這篇文章主要介紹在python中實(shí)現(xiàn)線性回歸的方法，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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線性回歸是基本的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之一。經(jīng)濟(jì)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，社會(huì)科學(xué)等等學(xué)科中，無論是統(tǒng)計(jì)分析，或者是機(jī)器學(xué)習(xí)，還是科學(xué)計(jì)算，都有很大的機(jī)會(huì)需要用到線性模型。建議先學(xué)習(xí)它，然后再嘗試更復(fù)雜的方法。

回歸

回歸分析是統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)中最重要的領(lǐng)域之一。有許多可用的回歸方法。線性回歸就是其中之一。而線性回歸可能是最重要且使用最廣泛的回歸技術(shù)之一。這是最簡(jiǎn)單的回歸方法之一。它的主要優(yōu)點(diǎn)之一是線性回歸得到的結(jié)果十分容易解釋。那么回歸主要有：

• 簡(jiǎn)單線性回歸
• 多元線性回歸
• 多項(xiàng)式回歸
   

如何在python中實(shí)現(xiàn)線性回歸

用到的packages

• NumPy
   

NumPy是Python的基礎(chǔ)科學(xué)軟件包，它允許在單維和多維數(shù)組上執(zhí)行許多高性能操作。

• scikit-learn
   

scikit-learn是在NumPy和其他一些軟件包的基礎(chǔ)上廣泛使用的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它提供了預(yù)處理數(shù)據(jù)，減少維數(shù)，實(shí)現(xiàn)回歸，分類，聚類等的方法。

• statsmodels
   

如果要實(shí)現(xiàn)線性回歸并且需要功能超出scikit-learn的范圍，則應(yīng)考慮使用statsmodels可以用于估算統(tǒng)計(jì)模型，執(zhí)行測(cè)試等。

scikit-learn的簡(jiǎn)單線性回歸

1.導(dǎo)入用到的packages和類

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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