python简单线性回归

Python简单线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型。它可以用来预测因变量的值，基于给定的自变量值。

在Python中，可以使用scikit-learn库来进行简单线性回归分析。以下是一个简单的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：

# 自变量
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)

# 因变量
y = np.array([2, 4, 5, 8, 10])

3. 创建线性回归模型并进行拟合：

# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

4. 进行预测：

# 预测新的自变量值对应的因变量值
new_X = np.array().reshape(-1, 1)
predicted_y = model.predict(new_X)

5. 获取回归系数和截距：

# 获取回归系数
coef = model.coef_

# 获取截距
intercept = model.intercept_

以上就是Python简单线性回归的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和扩展。