101 指南：解锁机器学习奥秘——深入探讨线性回归的代码实现

进入机器学习激动人心的世界，我们踏入了“线性回归”的领域。在上一篇探索中，我们揭开了线性回归的面纱，了解了它在预测连续变量中的关键作用。现在，我们将从抽象的概念转向实际操作，使用 Python 代码实现线性回归。

准备工作：

为了进行此次探险，我们需要的工具是：

• Python 编程语言
• 一些线性代数和微积分的基础知识

编写代码：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 加载数据：

对于我们的示例，我们将使用一个包含房屋面积和售价的简单数据集。

data = pd.read_csv('house_prices.csv')

3. 拆分数据：

我们需要将数据拆分为训练集和测试集。

X = data[['area']]  # 特征（房屋面积）
y = data['price']  # 标签（售价）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

4. 创建模型：

现在，我们使用 scikit-learn 库轻松创建线性回归模型。

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测测试集：

使用训练好的模型来预测测试集中的房屋售价。

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型：

为了衡量模型的性能，我们使用均方误差 (MSE)。

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

输出解释：

代码执行后，它将输出 MSE，这表示模型预测与真实值之间的平均误差。较低的 MSE 表明模型性能更好。

深入探讨代码：

• X_train 和 X_test 矩阵分别包含训练集和测试集中的特征值（房屋面积）。
• y_train 和 y_test 数组包含相应的数据集的标签值（房屋售价）。
• train_test_split 函数将数据随机拆分为训练集和测试集。
• model.fit 方法使用训练数据训练线性回归模型。
• model.predict 方法使用训练好的模型对测试数据进行预测。
• mean_squared_error 函数计算预测值与实际值之间的 MSE。

结论：

恭喜你！你现在已经掌握了使用 Python 代码实现线性回归的基础知识。虽然这是一个简单的示例，但它为更复杂的机器学习任务奠定了基础。随着你旅程的继续，你会遇到更高级的概念，例如多变量回归、正则化和决策树。