深入理解简单线性回归理论与实战

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引言 在机器学习和统计学中，简单线性回归是一种基础而强大的工具，用于建立自变量与因变量之间的关系。 假设你是一个房产中介，想通过房屋面积来预测房价。简单线性回归可以帮助你找到房屋面积与房价之间的线性关系，进而为客户提供更合理的报价。 本文将带你深入了解简单线性回归的理论基础、公式推导以及如何在Python中实现这一模型。 1. 简单线性回归的理论基础 简单线性回归的基本假设是，因变量 Y（例如房价）与自变量 X（例如房屋面积）之间存在线性关系。我们可以用以下的线性方程来表示这种关系： 其中： Y 是因变量（我们要预测的变量）。 X 是自变量（我们用来进行预测的变量）。 是截距（当X=0) 时，Y的值）。 是斜率（自变量变化一个单位时，因变量的变化量）。 是误差项（表示模型未能解释的部分）。 理解截距和斜 ………………………………