Python线性回归实战指南
线性回归模型广泛应用于经济学、计算机科学和社会科学等领域，是统计分析、机器学习和科学计算的基础。对于想要学习更复杂方法的人来说，线性回归是入门首选。
本指南将逐步介绍如何在Python中实现线性回归，包括代码示例和解释，帮助您快速上手。后续文章将深入探讨线性回归的数学推导、工作原理以及参数选择等内容。
简单线性回归与多元线性回归
回归分析是统计学和机器学习中重要的领域，而线性回归是其中最常用且易于理解的方法之一。其结果解释直观，应用广泛。线性回归主要分为：
- 简单线性回归： 涉及一个自变量和一个因变量之间的关系。
- 多元线性回归： 涉及多个自变量和一个因变量之间的关系。
Python工具包
Python生态系统提供了许多强大的工具包，用于实现线性回归，例如：
- Scikit-learn： 提供了广泛的机器学习算法，包括线性回归。
- Statsmodels： 专注于统计建模和分析，提供更详细的统计输出。
- NumPy和 Pandas： 用于数据处理和数值计算。
通过学习本指南，您将能够使用Python构建自己的线性回归模型，并应用于实际问题。