【Python 机器学习专栏】Python 中的线性回归模型详解
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python中的线性回归模型,包括基本原理、实现步骤和应用。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立数学模型进行预测。实现过程涉及数据准备、模型构建、参数估计、评估和预测。常用的Python库有Scikit-learn和Statsmodels。线性回归简单易懂,广泛应用,但对异常值敏感且假设线性关系。其扩展形式如多元线性、多项式回归和正则化方法能适应不同场景。理解并运用线性回归有助于数据分析和预测。