请解释Python中的线性回归分析以及如何使用Sklearn库实现它。

简介: 【4月更文挑战第22天】使用Python的Sklearn库进行线性回归分析,包括7个步骤:导入库、准备数据、划分训练测试集、创建模型、训练、预测和评估。示例代码创建了一个简单的数据集,应用线性回归模型,计算了Mean Squared Error和R² Score,并展示了预测结果与实际值的可视化对比。

线性回归是一种统计学上的预测分析方法,用于建立自变量(特征)和因变量(目标值)之间的线性关系模型。在Python中,可以使用Sklearn库实现线性回归分析。

以下是使用Sklearn库实现线性回归的步骤:

  1. 导入所需的库和模块。
  2. 准备数据集。
  3. 划分训练集和测试集。
  4. 创建线性回归模型并设置参数。
  5. 训练模型并进行预测。
  6. 评估模型性能。
  7. 可视化结果。

以下是具体的代码实现:

# 导入所需的库和模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 准备数据集
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型并设置参数
lr = LinearRegression()

# 训练模型并进行预测
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R2 Score:", r2)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='Actual')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中,我们首先导入了所需的库和模块,然后创建了一个简单的数据集。接下来,我们将数据集划分为训练集和测试集,然后创建了一个线性回归模型。我们使用训练集对模型进行训练,并使用测试集进行预测。最后,我们评估了模型的性能并可视化了结果。

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