探索机器学习——构建简单的线性回归模型

引言

什么是线性回归？

为什么选择线性回归？

简单性：线性回归模型易于理解和实现。

基础性：它是许多更复杂模型的基础。

应用广泛：在金融、经济、生物统计学等领域有广泛应用。

构建线性回归模型

数据准备

模型训练

模型评估

结果可视化

结论

引言

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在这篇文章中，我们将通过构建一个简单的线性回归模型来探索机器学习的基础。

一、什么是线性回归？

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续的数值变量。它假设输入特征（或多个特征）与输出变量之间存在线性关系。

二、为什么选择线性回归？

简单性：线性回归模型易于理解和实现。
基础性：它是许多更复杂模型的基础。
应用广泛：在金融、经济、生物统计学等领域有广泛应用。

三、构建线性回归模型

我们将使用Python语言和scikit-learn库来构建我们的线性回归模型。首先，我们需要安装必要的库：


pip install numpy scikit-learn matplotlib

四、数据准备

假设我们有一组数据，表示房屋的大小和价格。我们将使用这些数据来训练我们的模型。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据
X = np.array([[1200], [1400], [1600], [1800], [2000]])  # 房屋大小（平方英尺）
y = np.array([300000, 350000, 370000, 400000, 430000])  # 房屋价格# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

五、模型训练

接下来，我们将使用训练数据来训练我们的线性回归模型。

# 创建线性回归模型实例 model = LinearRegression() 
# 训练模型model.fit(X_train, y_train)

六、模型评估

评估模型的性能，我们可以使用均方误差（MSE）。

# 预测 y_pred = model.predict(X_test) 
# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) 
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

七、结果可视化

最后，我们可以绘制数据点和我们的线性回归线，以直观地展示模型的预测效果。

# 绘制数据点
plt.scatter(X, y, color='blue')# 绘制回归线
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')# 显示图例和标签
plt.legend(('Actual Prices', 'Predicted Prices'))
plt.xlabel('House Size (sq. ft.)')
plt.ylabel('Price ($1000s)')
plt.title('Linear Regression Model')# 显示图表
plt.show()