背景介绍
线性回归是一种经典机器学习算法，适用于预测连续变量（如房价）的情况。通过输入两维数据（年龄与收入），模型能够根据历史数据拟合出房价的数学关系，从而进行预测。该算法在模型训练和预测阶段具有较高的稳定性，适合本地部署，无需依赖外部服务或第三方库。
技术实现要点
- 数据准备：输入数据为两维数组，需确保每个样本包含
age（分钟）和income（万元）两个连续变量。 - 模型训练：使用
LinearRegression类训练模型，通过fit()方法拟合训练集。 - 结果输出：使用
predict()方法生成预测结果，并输出数值型结果。
代码实现
# 1. 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 2. 数据准备
# 本例中，输入数据为两维数组
X = np.array([[25, 1000000], [40, 2000000]])
# 假设y是实际房价数据集，此处为示例值
y = [150000, 250000] # 示例输出，实际应根据数据集生成
# 3. 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 4. 预测结果
y_pred = model.predict(X)
# 5. 输出结果
print("预测房价：$", y_pred[0])
总结
本实现展示了线性回归的基本逻辑：通过输入两维数据训练模型，拟合出房价的数学关系，从而生成预测结果。该算法在本地运行时表现出良好的稳定性和准确性，适用于小规模数据集。未来可根据实际需求扩展模型参数或增加更多特征项，以提高预测的准确性。