本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。

1. 预测房价

房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小（平方英尺）和房价（美元）之间的对应关系，如下（csv数据文件）：

No,square_feet,price
1,150,6450
2,200,7450
3,250,8450
4,300,9450
5,350,11450
6,400,15450
7,600,18450

从中可以大致看出，房价和房子大小之间是有相关关系的，且可以大致看出来是线性相关关系。为了简单起见，这里理想化地假设房价只和房子大小有关，那我们在这组数据的基础上，用一元回归分析预测房子的房价。

2. 代码实现

#!usr/bin/env python
#!-*- coding: utf8 -*-
# python一元线性回归分析实例：预测房子价格
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 用pandas读取csv
data = pd.read_csv("../data/price_info.csv")
x = data['square_feet']
y = data['price']# 构造X列表和Y列表，reshape(-1,1)改变数组形状，为只有一个属性
x = x.reshape(-1,1)
y = y.reshape(-1,1)# 构造回归对象
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
# 获取预测值
predict_y = model.predict(x)# 构造返回字典
predictions = {}
predictions['intercept'] = model.intercept_  # 截距值
predictions['coefficient'] = model.coef_    # 回归系数（斜率值）
predictions['predict_value'] = predict_y    # 绘出图像
# 绘出已知数据散点图
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
# 绘出预测直线
plt.plot(x, predict_y, color = 'red', linewidth = 4)plt.title('predict the house price')
plt.xlabel('square feet')
plt.ylabel('price')
plt.show()

3. 输出结果

参考文章
https://blog.csdn.net/dnxbjyj/article/details/71914943

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[Python] 一元线性回归分析实例

1. 预测房价

2. 代码实现

3. 输出结果

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