linear regression是什么意思、读音，线性回归（linear regression)

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1、线性回归（linearregression）是一种统计方法，用于建立两个变量之间的关系模型。被预测的变量称为因变量，用于预测的变量称为自变量。

2、直线的斜率表示每单位自变量变化时因变量的变化量。y轴截距表示当自变量x为0时因变量的取值。

3、要编写线性回归代码，可以按照以下步骤操作：

4、计算线性回归直线的斜率和y轴截距。

5、打印线性回归直线的斜率和y轴截距。

6、以下是Python中线性回归代码的示例：

7、data=np.loadtxt("data.csv",delimiter=",")

8、plt.scatter(data[:,0],data[:,1])

9、#Fitalinearregressionlinetothedata

10、line=np.polyfit(data[:,0],data[:,1],1)

11、#Plotthelinearregressionlineonthescatterplot

12、#Calculatetheslopeandy-interceptofthelinearregressionline

13、#Printtheslopeandy-interceptofthelinearregressionline

14、print("Y-intercept:",y_intercept)

15、这段代码将创建数据的散点图，拟合线性回归直线，将线性回归直线绘制在散点图上，计算线性回归直线的斜率和y轴截距，并打印出这两个值。

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