🌟Python3机器学习实战：Sklearn线性回归（一）🌟

发布时间：2025-03-28 01:40:00来源：

在数据科学的世界里，线性回归是最基础也是最重要的算法之一。今天，让我们一起用Python3和sklearn库来探索它的魅力！📚💻

首先，确保你的环境已安装好必要的库，如numpy、pandas以及sklearn。接着，导入LinearRegression类，这是实现线性回归的核心工具。🔍💡

示例代码如下：

```python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import numpy as np

创建样本数据

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

初始化模型

model = LinearRegression()

训练模型

model.fit(X, y)

输出结果

print("截距:", model.intercept_)

print("系数:", model.coef_)

```

通过这段代码，我们可以轻松地拟合出一条最佳拟合直线，帮助我们理解变量间的关系。这条直线可以用公式表示为 `y = kx + b`，其中k是斜率，b是截距。📈📊

掌握线性回归不仅能够解决实际问题，还能为进一步深入学习更复杂的机器学习模型打下坚实的基础。快来试试吧！🚀✨

标签：

免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。如遇侵权请及时联系本站删除。