Python中的线性回归实战分析

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简介：
本文章详细介绍了如何使用Python进行线性回归分析，涵盖了数据预处理、模型建立与评估等步骤，帮助读者掌握实际操作技能。一、线性回归的理论 1. 线性回归的基本概念线性回归是一种监督学习方法，用于描述自变量与因变量之间的线性关系，并分为一元线性和多元线性两种类型。其中，一元线性回归涉及一个自变量和一个因变量的关系，是多远线性回归的特殊情况。通过分析模型可以预测结果并理解两者间的相互作用。对于线性回归的假设如下：（1）误差项均值为0，并且与解释变量无相关关系；（2）每个误差项独立同分布，即它们之间不存在依赖关系并且方差一致；（3）各个自变量间互相没有直接的关系影响；（4）正态性假设：所有残差都遵循一个标准的正态分布。

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