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一元线性回归（Simple Linear Regression）是一种统计方法，用于分析一个自变量（independent variable）和一个因变量（dependent variable）之间的线性关系。它是线性回归分析中最简单和最基本的形式。

一元线性回归的数学模型可以表示为：
$$y=wx+b$$
估计一元线性回归模型的最常用方法是最小二乘法，它是一种常用的参数估计方法，用于求解一元线性回归模型的斜率$w$和截距$b$。

损失函数：
$$L(w,b)=\sum _{i=1}^n(y_i-(w{x}_i+b){)}^2$$
分别对$w$和$b$求偏导，并令其等于0，之后进行求解：
$$w=\frac{\sum (x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum (x_i-\bar{x}{)}^2}$$

$$b=\bar{y}-w\bar{x}$$

Python实现一元线性回归

准备数据：Student Performance (Multiple Linear Regression) | Kaggle，下载数据。

处理数据：由于是一元线性回归模型，因此仅需要$x$和$y$两个变量，在这里选取了以往成绩作为$x$，表现指数作为$y$。

import numpy as np
import pandas as pddef get_data():"""x：以往成绩y：表现指数"""data = pd.read_csv('./Student_Performance.csv', header=0)dataXY = np.array((data.iloc[0:,[1,5]].values))return dataXY[:,0], dataXY[:,1]print(get_data())

实现一元线性回归模型：根据上面给出的公式进行实现即可。

由于numpy向量化更优，故仅使用numpy，不使用list等python原始类型。

import numpy as np
import pandas as pd"""y = wx + b
"""# print(dataset)
# print(x)
# print(y)
def get_w_b(inputx: np.array, inputy: np.array):x = np.array(inputx)y = np.array(inputy)# w = ((x - x.mean()) * (y - y.mean())).sum() / ((x - x.mean())**2).mean()w = ( (y * (x - x.mean())).sum()) / ( (x**2).sum() - (x.sum()**2) / len(x))b = y.mean() - w * x.mean()return w, b

使用算法：

导入数据集：

import data_processing_1LR as gd
x, y = gd.get_data()
print(x)

查看数据：

plt.scatter(x, y)

引入实现的算法模型：

import LinearRegression1 as LR1
w ,b = LR1.get_w_b(x, y)
print(w,b)
y_hat = w*x + b
plt.plot(x, y_hat, color='r')
plt.scatter(x, y)

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