Python sklearn实现线性回归：房屋价格预测

本资源提供了一个使用Python进行线性回归分析的代码示例，特别是利用sklearn库中的`linear_model.LinearRegression`模块。示例中通过房屋面积与价格的历史数据，展示了如何建立二维线性回归模型，并进行预测。 线性回归是一种广泛应用的统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在Python中，我们可以借助各种库来实现线性回归，如numpy、scipy和pandas。然而，这里我们主要关注sklearn库，因为它提供了更强大和灵活的工具，尤其是对于高维度的数据。 首先，我们需要导入必要的库，包括pandas用于数据处理，matplotlib用于绘图，以及sklearn的linear_model模块用于构建线性回归模型。接着，我们创建一个简单的CSV数据集，包含房屋面积（square_feet）和对应的价格（price）。 在Python中，使用`pd.read_csv()`读取数据到DataFrame对象，然后调用`linear_model.LinearRegression()`创建线性回归模型实例。`fit()`方法用于训练模型，将房屋面积作为自变量（X），价格作为因变量（y）。需要注意的是，当输入数据是一维时，需要通过`.reshape(-1,1)`将其转换为二维数组。 训练完成后，我们可以获取模型的系数（斜率，即`coef_`）和截距（`intercept_`）。这对应于线性方程y = ax + b，其中a是斜率，b是截距。利用这些参数，我们可以对新的房屋面积进行预测，方法一是直接根据线性方程计算，方法二是使用模型的`predict()`方法。 最后，使用matplotlib绘制散点图（真实数据点）和拟合的直线，以便直观地观察模型的拟合效果。红色直线代表了由模型得出的线性关系。 这个示例不仅展示了如何使用Python进行线性回归，还演示了如何解释和应用回归结果，对于初学者理解线性回归模型的构建和预测过程具有很好的指导价值。