python项目实战——一元线性回归预测模型
一元线性回归是一种统计学方法，用于分析两个变量之间的线性关系。它假设存在一个线性方程 𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝜖y=β0+β1x+ϵ，其中 𝑦y 是因变量，𝑥x 是自变量，𝛽0β0 是截距项，𝛽1β1 是斜率，而 𝜖ϵ 是误差项。
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在数据科学领域，预测分析是一项核心技能。一元线性回归作为预测分析的基石，能够帮助我们理解一个自变量如何影响一个因变量，并预测未来的数据点。本文将介绍如何使用Python来实现一元线性回归预测。
1.一元线性回归简介
一元线性回归是一种统计学方法，用于分析两个变量之间的线性关系。它假设存在一个线性方程 𝑦=𝛽0+𝛽1𝑥+𝜖y=β0+β1x+ϵ，其中 𝑦y 是因变量，𝑥x 是自变量，𝛽0β0 是截距项，𝛽1β1 是斜率，而 𝜖ϵ 是误差项。
2.环境准备
在开始编码之前，确保你的Python环境中安装了必要的库。
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
import statsmodels.api
3.数据准备
# 使用pands模块读取数据
data = pandas.read_csv('Salary_Years.csv')
4.可视化数据
# 使用画图工具seaborn绘制出数据散点图！
seaborn.lmplot(x = 'Years',y = 'Salary',data=data)
plt.show()
5.构建线性回归模型
# 使用计算工具计算回归系数！
fit = statsmodels.api.formula.ols('Salary ~ Years', data=data).fit()
print(fit.params)
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