机器学习100天 第二天 简单线性回归模型

简单线性回归 使用单一特征值来预测响应值 这种方法是基于自变量X来预测因变量值Y的方法，假设这两个变量是线性相关。 在这个任务重使用最佳拟合曲线来最小化预测误差——回归线的误差将是最小的。 实验步骤 第一步是数据预处理 导入相关库，数据集，检查缺失的数据，划分数据，特征缩放将使用简单线性模型的相关库进行 #数据预处理 import pandas as pd import numpy as np

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