仅在Python中使用for循环的简单线性回归

简单线性回归是一种统计学方法，用于建立两个变量之间的线性关系模型。在Python中，可以使用for循环来实现简单线性回归。

首先，需要导入所需的库和模块。在Python中，可以使用NumPy库进行数值计算，使用matplotlib库进行数据可视化，使用scikit-learn库进行机器学习模型的建立和评估。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，准备数据集。简单线性回归需要有两个变量的数据，一个作为自变量（x），一个作为因变量（y）。可以使用NumPy库生成一些随机数据作为示例。

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * x + np.random.rand(100, 1)

然后，使用for循环进行简单线性回归的计算和模型建立。

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用for循环逐个样本进行模型训练
for i in range(len(x)):
    model.fit(x[:i+1], y[:i+1])

# 打印回归系数和截距
print("回归系数：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)

最后，可以使用matplotlib库将数据集和回归线进行可视化。

# 绘制数据点
plt.scatter(x, y, color='b')

# 绘制回归线
plt.plot(x, model.predict(x), color='r')

# 显示图形
plt.show()

简单线性回归的优势在于模型简单且易于理解，适用于解释两个变量之间的线性关系。它的应用场景包括但不限于市场营销分析、销售预测、经济预测等。

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