在Python中进行线性回归通常涉及以下步骤：
数据准备
读取数据集，通常使用Pandas库。
将数据集分为自变量（X）和因变量（Y）。
数据预处理 （如果需要）：
对数据进行归一化或标准化处理。
模型训练
使用scikit-learn库中的`LinearRegression`类来训练模型。
模型评估
使用测试集评估模型的表现，通常通过计算R²值、均方误差（MSE）等指标。
模型预测
使用训练好的模型对新的数据进行预测。
下面是一个简单的例子，展示如何使用scikit-learn库进行一元线性回归：
```python
导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
from io import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据集
csv_data = '''square_feet,price
150,6450
200,7450
250,8450
300,9450
350,11450
400,15450
600,18450'''
df = pd.read_csv（StringIO（csv_data））
划分数据集为X和Y
X = df['square_feet'].values.reshape（-1, 1）
Y = df['price'].values
创建线性回归模型
regr = LinearRegression（）
训练模型
regr.fit（X, Y）
预测
y_pred = regr.predict（X）
可视化结果
plt.scatter（X, Y, color='blue'）
plt.plot（X, y_pred, color='red'）
plt.show（）
输出回归系数
print（'Intercept:', regr.intercept_）
print（'Coefficient:', regr.coef_）
这个例子展示了如何从CSV文件中读取数据，进行简单的线性回归分析，并输出回归方程的截距和斜率。如果您需要更复杂的线性回归模型，比如多元线性回归，可以使用`LinearRegression`类并提供多个自变量。