python项目实战——一元线性回归预测模型

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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​+β1​x+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。

python 复制代码
import pandas  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn  
import statsmodels.api

3.数据准备

python 复制代码
# 使用pands模块读取数据  
data = pandas.read_csv('Salary_Years.csv')

4.可视化数据

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# 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

python 复制代码
# 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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