🔍 Google機器學習實踐指南（線性回歸篇）

Google機器學習實戰(3)-單變量線性回歸核心解析，掌握房價預測模型

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一、建模流程全景圖

▲ 四大核心步驟：

數據可視化→特征工程→模型訓練→預測推理

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二、房價預測實戰

1. 數據可視化分析

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['臥室數'], df['房價'])
plt.title("臥室數量與房價關系")

▲ 圖1：歷史數據展示臥室數與房價的正相關趨勢

2. 線性關系探索

sns.regplot(x='臥室數', y='房價', data=df, line_kws={'color':'red'})

▲ 圖2：紅色回歸線揭示特征與標簽的數學關系

3. 單變量模型構建

? 核心公式

y' = w_1x + w_0

? 參數說明

三、多特征擴展模型

多維回歸方程

y' = w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + w_0

特征工程示例