这篇文章主要介绍“python实现线性回归的代码怎么写”，在日常操作中，相信很多人在python实现线性回归的代码怎么写问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python实现线性回归的代码怎么写”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！在简单线性回归中，通过调整a和b的参数值，来拟合从x到y的线性关系。下图为进行拟合所需要优化的目标，也即是MES（Mean Squared Error)，只不过省略了平均的部分（除以m）。对于简单线性回归，只有两个参数a和b，通过对MSE优化目标求极值（最小二乘法），即可求得最优a和b如下，所以在训练简单线性回归模型时，也只需要根据数据求解这两个参数值即可。下面使用波士顿房价数据集中，索引为5的特征RM (average number of rooms per dwelling)来进行简单线性回归。其中使用的评价指标为：输出结果：mean squared error:26.74
root mean squared error:5.17
mean absolute error:3.85
R squared Error:0.50数据的可视化：多元线性回归中，单个x的样本拥有了多个特征，也就是上图中带下标的x。
其结构可以用向量乘法表示出来：
为了便于计算，一般会将x增加一个为1的特征，方便与截距bias计算。而多元线性回归的优化目标与简单线性回归一致。通过矩阵求导计算，可以得到方程解，但求解的时间复杂度很高。下面使用正规方程解的形式，来对波士顿房价的所有特征做多元线性回归。输出结果：R squared 免费云主机域名error:0.79
Root mean squared error:3.36到此，关于“python实现线性回归的代码怎么写”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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