4、.python简单线性回归代码案例(完整) 📈_python线性回归代码

在数据科学和机器学习领域，线性回归是一种基础且常用的算法。今天，我们将通过一个简单的Python代码示例来演示如何实现线性回归。这不仅能帮助你理解背后的原理，还能让你掌握如何使用Python进行数据分析。

首先，我们需要导入必要的库，包括NumPy和matplotlib。这两个库分别用于数值计算和绘制图表。

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

```

接下来，我们创建一些模拟数据，这些数据将被用来训练我们的模型。这里我们生成了20个随机点，并添加了一定程度的噪声。

```python

x = np.random.rand(20, 1)

y = 2 + 3 x + .1 np.random.randn(20, 1)

```

然后，我们使用最小二乘法拟合一条直线，以找到最佳拟合线的参数。

```python

A = np.hstack([x, np.ones(x.shape)])

T = np.linalg.inv(A.T @ A) @ A.T @ y

```

最后，我们用找到的参数绘制出这条直线，并展示原始数据点。

```python

plt.plot(x, y, 'o', label='Original data', markersize=5)

plt.plot(x, T[0]x + T[1], 'r', label='Fitted line')

plt.legend()

plt.show()

```

通过上述步骤，我们成功地实现了线性回归模型，并通过图表直观地展示了结果。希望这个简单的例子能帮助你更好地理解线性回归的基本概念和实现方法！🚀

以上就是完整的线性回归代码示例，希望对你有所帮助！如果你有任何问题或需要进一步的解释，请随时提问！