用Python实现简单和多元线性回归

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线性回归是一种重要的统计模型，它用于研究因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。线性关系意味着当自变量增加或减少时，因变量也会相应地增加或减少。线性回归模型可以帮助我们理解和预测数据的变化趋势，非常实用。 如上图所示，线性关系可以是正向的（自变量增加，因变量增加）或负向的（自变量增加，因变量减少）。 线性回归的数学简述 变量 Y 和 X 之间的关系可以用以下方程表示： Y=mX+b 在这个方程中，Y 是因变量，即我们试图预测或估计的变量；X 是自变量，即我们用来进行预测的变量；m 是回归线的斜率，它代表了 X 对 Y 的影响。换句话说，如果 X 增加 1 个单位，Y 将增加 m 个单位。（需要完全披露的是：这只有在我们知道 X 和 Y 之间存在线性关系时才成立。在几乎所有线性回归的情况下，这都不会完全正确！）b 是常数， ………………………………