簡單線性回歸，這是一種基於自變數值(x)來**因變數值(y)的方法。假設這兩個變數是線性相關的。因此，我們嘗試尋找一種根據特徵或自變數(x)的線性函式來精確**響應值(y)。
我們將按照之前的資料預處理資訊圖表那樣來執行相同的步驟:
其中第三相關庫matplotlib是用來視覺化資料的。
匯入資料集：
檢查缺失資料：
從上面檢查來看，未發現缺失值，所以這裡不用做缺失值處理操作。
劃分資料集：
特徵縮放：
由於這裡的資料相對較均勻，差距落差沒那麼大，所以這裡不需要對其進行資料縮放。
為了使用模型來訓練資料集，我們將使用來自 sklearn.linear_model 庫的 linearregression類,然後我們建立乙個 linearregression 類的 regressor 物件最後我們將使用linearregression 類的 fit() 方法將 regressor 物件對資料集進行訓練。
現在我們將**來自測試集的觀察結果。我們將把**結果輸出儲存在向量 y_pred 中。我們使用前一步中訓練的回歸模型 regressor 的 linearregression 類的**方法來對結果進行**。
最後一步是將結果視覺化，我們將使用matplotlib.pyplot庫對我們的訓練集結果和測試集結果做散點圖，以檢視我們的模型**效果。
訓練集結果視覺化：
測試集結果視覺化：
機器學習 線性回歸
可以說基本上是機器學習中最簡單的模型了，但是實際上其地位很重要 計算簡單 效果不錯，在很多其他演算法中也可以看到用lr作為一部分 先來看乙個小例子，給乙個 線性回歸是什麼 的概念。圖來自 2 假設有乙個房屋銷售的資料如下 面積 m 2 銷售價錢 萬元 123 250 150 320 87 160 1...
機器學習（線性回歸）
在機器學習中，回歸 分類和標註共同構成了監督學習技術。監督學習 supervised learning 是機器學習在工業界應用最廣的乙個領域分支。在學術界中也是研究最多的領域之一。大家都知道的資料探勘十大經典演算法中，監督學習技術佔據6席。方法 自變數 特徵 因變數 結果 關係 回歸演算法是試圖採用...
機器學習 線性回歸
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