R语言实现线性回归算法（附完整源码）

​

# 生成模拟数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- 2 + 3 * x + rnorm(100, 0, 0.5)
​
# 线性回归
model <- lm(y ~ x)
summary(model)
​
# 预测新数据
new_x <- rnorm(10)
pred_y <- predict(model, newdata = data.frame(x = new_x))
print(pred_y)
​
# 可视化结果
plot(x, y)
abline(model, col = "red")

下面逐步解释代码:

1. 首先,我们生成了一些模拟数据,其中 x 是自变量, y 是因变量。我们假设真实的模型是 y = 2 + 3x + ε。

2. 接下来,我们使用 lm() 函数进行线性回归建模。这会返回一个 lm 对象,包含了模型的各种统计信息。

3. 我们使用 summary() 函数输出模型的摘要信息,包括回归系数、标准误差、t 统计量和 p 值等。

4. 然后我们生成了 10 个新的 x 值,并使用 predict() 函数预测对应的 y 值。

5. 最后,我们使用 plot() 和 abline() 函数绘制散点图并添加回归线。

这个示例展示了线性回归的基本用法。在实际应用中,您可能需要根据具体问题做进一步的数据预处理、特征工程和模型评估等工作。
该博文为原创文章，未经博主同意不得转载。本文章博客地址：https://cplusplus.blog.csdn.net/article/details/139050112