Python 线性回归预测：如何使用回归系数和截距计算销售收入

使用 Python 线性回归模型预测销售收入

本文将介绍如何使用 Python 的线性回归模型获取回归系数和截距，并利用这些参数预测未来销售收入。

代码示例

k = reg.coef_  # 获取回归系数(斜率wL,2,w3,..,m)
b = reg.intercept_  # 获取截距wO
# 7月预计投成60000元广告费(x0)
x0 = 60000
# 预测7月销售收入(y0),y0=截距+X值*斜率
y0 = b + x0 * k
print(y0)

代码解析

1. 获取回归系数和截距: k = reg.coef_ 获取回归系数（斜率），b = reg.intercept_ 获取截距。
2. 设定广告费: x0 = 60000 将 7 月份的广告费设置为 60000 元。
3. 预测销售收入: y0 = b + x0 * k 使用截距和广告费（X 值）计算 7 月份的预期销售收入。
4. 输出结果: print(y0) 打印预测的销售收入。

总结

通过以上代码示例，我们可以了解到如何利用 Python 线性回归模型获取回归系数和截距，并进而预测未来销售收入。该方法可以帮助企业进行数据分析和预测，从而制定更有效的营销策略。