我的线性回归代码有问题

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型变量的值。如果你的线性回归代码有问题，可能会导致模型训练不准确或预测结果不准确。

为了解决线性回归代码的问题，可以考虑以下几个方面：

1. 数据预处理：确保数据集的质量和完整性。包括处理缺失值、异常值和重复值，进行特征选择和特征缩放等。
2. 模型选择：确保选择了适合问题的线性回归模型。线性回归有多种变体，如简单线性回归、多元线性回归、岭回归、Lasso回归等。根据问题的特点选择合适的模型。
3. 特征工程：通过添加新的特征或转换现有特征，提取更有用的信息。例如，可以进行多项式特征扩展、对数变换、标准化等。
4. 模型训练：使用适当的训练算法对模型进行训练。常见的方法是最小二乘法或梯度下降法。确保使用正确的损失函数和优化算法。
5. 模型评估：使用适当的评估指标来评估模型的性能。常见的指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
6. 调参优化：根据模型的表现进行调参优化，以提高模型的性能。可以尝试不同的超参数组合，如学习率、正则化参数等。

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