🔍 Google机器学习实践指南（线性回归篇）

Google机器学习实战(3)-单变量线性回归核心解析，掌握房价预测模型

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一、建模流程全景图

▲ 四大核心步骤：

数据可视化→特征工程→模型训练→预测推理

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二、房价预测实战

1. 数据可视化分析

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['卧室数'], df['房价'])
plt.title("卧室数量与房价关系")

▲ 图1：历史数据展示卧室数与房价的正相关趋势

2. 线性关系探索

sns.regplot(x='卧室数', y='房价', data=df, line_kws={'color':'red'})

▲ 图2：红色回归线揭示特征与标签的数学关系

3. 单变量模型构建

✅ 核心公式

y' = w_1x + w_0

✅ 参数说明

三、多特征扩展模型

多维回归方程

y' = w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + w_0

特征工程示例