线性回归是一种通过特征的线性组合预测连续目标值的统计方法，形式为 y = a₁x₁ + ... + aₙxₙ + b；在 Python 中可用 scikit-learn 实现，如用学习时间预测成绩，需准备数据、训练模型并预测，适用于具线性趋势的数据，需注意特征选择、异常值和残差分布。
线性回归是一种用来预测连续数值的统计方法，Python 中常用于实现线性回归的工具可以帮我们找出输入变量（特征）和输出变量（目标）之间是否存在近似直线关系。比如根据房屋面积预测房价、根据广告投入预测销售额等。
在 Python 中做线性回归，通常使用 scikit-learn 这个库，它提供了简单易用的接口来拟合模型并进行预测。
什么是线性回归？
线性回归假设目标值可以通过一组特征的线性组合来表示，基本形式是：
y = a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ + b
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其中 y 是要预测的值，x₁ 到 xₙ 是输入特征，a₁ 到 aₙ 是模型学习出的权重，b 是偏置项（也叫截距）。模型的目标是找到一组最佳参数，让预测结果尽可能接近真实值。
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如何用 Python 做线性回归？
以一个简单的例子说明：根据学习时间预测考试成绩。
- 准备数据：收集学习时长和对应成绩
- 导入 LinearRegression 模型
- 训练模型并查看结果
示例代码：
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression示例数据（学习时间，单位：小时）
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # 特征 y = np.array([50, 60, 65, 75, 85]) # 成绩
创建并训练模型
model = LinearRegression() model.fit(X, y)
预测新数据
print(model.predict([[6]])) # 预测学习6小时的成绩 print("斜率:", model.coef[0], "截距:", model.intercept)
常见用途和注意事项
线性回归适合处理有明显线性趋势的数据。使用时注意以下几点：
- 确保特征和目标之间大致呈直线关系，可以用散点图观察
- 避免输入无关或高度相关的特征，会影响模型稳定性
- 检查残差是否随机分布，判断模型是否合适
- 对异常值敏感，必要时先做数据清洗
基本上就这些。Python 的线性回归不复杂但容易忽略细节，掌握好能解决很多实际问题。
