线性回归是预测连续型目标变量的方法,通过拟合最佳线性关系来进行预测。在Python中,使用sklearn库非常便捷。数据准备是线性回归的基础步骤之一。在这个示例中,我们创建了简单的二维数据集,并进行了模型训练和预测。模型训练后,评估模型的性能可以使用score()方法来衡量模型的决定系数(R^2),它衡量了模型预测值与实际值之间的吻合程度。
使用sklearn进行线性回归与梯度下降算法实践分享
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