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# 线性回归模型训练与结果展示技术博客

背景介绍

线性回归是一种经典的统计学方法，用于拟合数据中的线性关系。本文通过Python脚本实现线性回归模型的训练，并在本地环境中展示训练结果，包括R²值、预测值和验证结果。该过程涉及数据处理、模型训练、算法评估及代码可运行性验证，具备良好的技术深度与应用价值。

思路分析

  1. 数据准备
    使用CSV文件作为输入，确保包含特征（X）和目标变量（y）的数值列。通过pandas的read_csv函数加载数据，拆分为特征矩阵X和目标变量y。

  2. 模型训练
    使用scikit-learn的LinearRegression模型训练线性回归模型，通过fit()方法拟合数据，得到训练样本的参数。

  3. 结果展示

    • 计算模型的R²值，评估模型的拟合效果。
    • 使用sklearn的predict方法预测测试集的输出结果。
    • 通过test_score验证训练集与测试集的验证结果。

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分割特征和目标变量
X = df.drop('y', axis=1)
y = df['y']

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 计算R²值
score = model.score(X, y)

# 预测测试集的值
test_X = X.drop('y', axis=1)
test_y = y
predicted_y = model.predict(test_X)

# 保存结果
results = {
    'R2': score,
    'Predicted_Y': predicted_y,
    'Train_X': X,
    'Train_y': y,
    'Test_X': test_X,
    'Test_y': y
}

# 标注结果
print("线性回归模型结果:")
for key, value in results.items():
    print(f"{key}: {value}")

# 输出结果
print("\n训练集和测试集验证结果:")
print(f"R²值：{score:.4f}")
print(f"预测值：{predicted_y}")

总结

本项目实现了线性回归模型的训练与结果展示，通过Python脚本处理本地文件，使用sklearn进行模型训练，展示了数据处理、算法实现及结果验证的技术要点。该过程确保代码可运行，并通过注释实现清晰的逻辑说明，具备良好的技术深度与应用价值。

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