如何用Python构建一个处理长尾词的简单线性回归模型？

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目录+线性回归模型

1.加载数据

2.分割训练集和测试集

3.训练模型

4.预测数据

5.图形展示线性拟合情况

6.预测数据测试及模型精度评估

1.计算回归模型精度+模型持久化+前言：文本介绍

目录

• 线性回归模型
• 1.加载数据
• 2.划分训练集和测试集
• 3.训练模型
• 4.预测数据
• 5.画图展示线性拟合情况
• 6.预测数据测试
• 评估模型精度
• 1.计算回归模型精度
• 模型持久化

前言：

本文介绍如何构建简单线性回归模型及计算其准确率，最后介绍如何持久化模型。

线性回归模型

线性回归表示发现函数使用线性组合表示输入变量。简单线性回归很容易理解，使用了基本的回归技术，一旦理解了这些基本概念，可以更好地学习其他类型的回归模型。

回归用于发现输入变量和输出变量之间的关系，一般变量为实数。我们的目标是估计映射从输入到输出的映射核函数。