{"id":190740,"date":"2026-02-19T20:20:34","date_gmt":"2026-02-19T19:20:34","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=190740"},"modified":"2026-02-19T20:20:35","modified_gmt":"2026-02-19T19:20:35","slug":"lineare-regression-python-ein-leitfaden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/lineare-regression-python-ein-leitfaden","title":{"rendered":"Lineare Regression Python &#8211; Ein Leitfaden"},"content":{"rendered":"<p><strong>Lineare Regression Python: Die lineare Regression ist ein unumg\u00e4nglicher Algorithmus im Machine Learning und erm\u00f6glicht es, Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen herzustellen. Um diesen Algorithmus einfach in die Praxis umzusetzen, k\u00f6nnen Datenwissenschaftler auf Programmiersprachen zur\u00fcckgreifen, insbesondere auf Python.<\/strong><\/p>\n<!-- \/wp:post-content -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Wie kann man also die lineare Regression mit Python verwenden? Liora beantwortet diese Frage.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>?Auch interessant:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:table -->\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/scala-was-ist-diese-programmiersprache-und-wieso-ist-python-besser\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist Scala und wieso ist Python besser<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/top-10-der-nativen-python-funktionen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Top der nativen Python Funktionen<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/imageio-die-python-bibliothek-fuer-bilddaten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Imageio<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Dummies Teil 1<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python-programmieren\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python programmieren lernen<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Cleaning Python<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PySpark &#8211; Alles wissenswerte<\/a><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python-fehler-diese-solltest-du-vermeiden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python &#8211; Vermeide diese Fehler<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<!-- \/wp:table -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 id=\"h-lineare-regression-python-aber-was-ist-eine-lineare-regression\" class=\"wp-block-heading\">Lineare Regression Python &#8211; Aber was ist eine lineare Regression?<\/h2>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Bevor wir uns die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/multiple-lineare-regression-definition-und-nutzen\">praktische Anwendung der linearen Regression<\/a> mit Python ansehen, sollten wir zu den Grundlagen zur\u00fcckkehren.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 id=\"h-lineare-regression-definition\" class=\"wp-block-heading\">Lineare Regression &#8211; Definition<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Das <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\">lineare Regressionsmodell<\/a> ist ein \u00fcberwachter Lernalgorithmus, der eine kontinuierliche Zielvariable (abh\u00e4ngige Variable) mithilfe einer oder mehrerer erkl\u00e4render Variablen (unabh\u00e4ngige Variablen oder Pr\u00e4diktoren) vorhersagt. Mit anderen Worten, es geht darum, Beziehungen zwischen 2 oder mehreren Variablen herzustellen.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Wenn es nur eine erkl\u00e4rende Variable gibt, spricht man von einer einfachen <strong>linearen Regression. Wenn es jedoch mehrere Variablen gibt, spricht man von einer multiplen linearen Regression.<\/strong><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Sowohl einfache als auch multiple lineare Regressionen k\u00f6nnen mit Python verwendet werden.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 id=\"h-lineare-regression-mathematische-ubersetzungen\" class=\"wp-block-heading\">Lineare Regression &#8211; mathematische \u00dcbersetzungen<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Die <strong>mathematische Gleichung f\u00fcr die lineare Regression<\/strong> wird wie folgt \u00fcbersetzt:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong><i>Y = \u0398<sub>0<\/sub> + \u0398<sub>1<\/sub>x<sub>1<\/sub> + ... \u0398<sub>n<\/sub>x<sub>n<\/sub><\/i><\/strong><\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:spacer {\"height\":\"1px\"} -->\n<div style=\"height:1px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>In dieser Gleichung :<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul class=\"wp-block-list\"><!-- wp:list-item -->\n<li>Y entspricht dem erkl\u00e4renden Wert ;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>\u03b8 entspricht dem Bias-Term oder Parametervektor ;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>x1, x2&#8230;, xn entsprechen den Werten der Entit\u00e4ten.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Aus<strong> visueller Sicht wird die lineare Regression<\/strong> angewendet, wenn die Trainingsdaten eine Punktwolke darstellen. Das Ziel ist es dann, eine Gerade zu identifizieren, die der Punktmenge so nahe wie m\u00f6glich kommt. Um sicherzustellen, dass diese Gerade m\u00f6glichst genau ist, muss der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-ein-mittlerer-quadratischer-fehler\">mittlere quadratische Fehler (mean squared error) gemessen werden.<\/a><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:buttons {\"className\":\"is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"} -->\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><!-- wp:button -->\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\">Alles \u00fcber lineare Regression mit Python<\/a><\/div>\n<!-- \/wp:button --><\/div>\n<!-- \/wp:buttons -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lineare Regression Python: Anwendungsf\u00e4lle der linearen Regression<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Die lineare Regression ist der erste Algorithmus, der im <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2\">maschinellen Lernen<\/a> verwendet wird, weil es so viele Anwendungsf\u00e4lle gibt. Zum Beispiel:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul class=\"wp-block-list\"><!-- wp:list-item -->\n<li>Faktoren identifizieren, die die Rentabilit\u00e4t einer Investition beeinflussen ;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Zuk\u00fcnftige Verk\u00e4ufe durch Analyse vergangener Verk\u00e4ufe vorhersagen ;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Das Verhalten von Verbrauchern vorhersagen ;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Den Preis eines Hauses aufgrund seiner Eigenschaften vorhersagen ;<br>etc.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Und f\u00fcr jeden Anwendungsfall der linearen Regression kann Python verwendet werden.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie kann ich die lineare Regression mit Python verwenden?<\/h2><!-- wp:image {\"id\":218721,\"sizeSlug\":\"large\"} --><figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-1024x572.jpg\" alt=\"Computerbildschirm, der Code und ein Diagramm zur Datenanalyse anzeigt.\" class=\"wp-image-218721\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-56x56.jpg 56w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-115x64.jpg 115w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-150x150.jpg 150w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-410x270.jpg 410w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-448x448.jpg 448w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-587x510.jpg 587w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-1250x590.jpg 1250w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-1440x680.jpg 1440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/bildschirm-datenanalyse-grafik.jpg 2560w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure><!-- \/wp:image -->\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um dir die <strong>lineare Regression mit Python<\/strong> zu erkl\u00e4ren, ist es sinnvoll, ein konkretes Beispiel zu nehmen. Die Ausgangshypothese ist folgende:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Ein <strong>Restaurantbesitzer<\/strong>, der bereits mehrere Restaurants in mehreren St\u00e4dten besitzt, m\u00f6chte sein Gesch\u00e4ft ausbauen, indem er sich an verschiedenen Orten niederl\u00e4sst. Um die n\u00e4chsten St\u00e4dte zu analysieren, in denen er sich niederlassen will, stehen dem <strong>Restaurantbesitzer zwei Datengruppen<\/strong> zur Verf\u00fcgung: die Gewinne, die er in den St\u00e4dten, in denen er bereits vertreten ist, erzielt hat, und die Bev\u00f6lkerung der St\u00e4dte.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Da das Ziel darin besteht, in der Stadt, in der er sich niederlassen wird, einen m\u00f6glichst hohen Gewinn zu erzielen, muss der in der Stadt, in der er sich niederlassen wird, erzielte Gewinn (abh\u00e4ngige Variable = Y) in <strong>Abh\u00e4ngigkeit von der Bev\u00f6lkerung<\/strong> dieser Stadt (unabh\u00e4ngige Variable = X) vorhergesagt werden.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Wie kann man also das <strong>lineare Regressionsmodell<\/strong> mit Python auswerten? Hier sind die Schritte, die du unternehmen musst.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Daten formatieren<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um die lineare Regression mit Python zu modellieren, m\u00fcssen die Trainingsdaten im richtigen Format vorbereitet werden. Am besten bereitest du eine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-import-csv-wie-funktioniert-das\">CSV-Datei mit zwei Spalten vor:<\/a> eine f\u00fcr die Population (unabh\u00e4ngige Variable) und eine f\u00fcr den Nutzen (unabh\u00e4ngige Variable). Diese Datei k\u00f6nnte folgenderma\u00dfen aussehen:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:html -->\n<div>\n  <table style=\"width:100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\n    <thead>\n      <tr style=\"background-color: #ff6745;color: #ffffff\">\n        <th style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">Bev\u00f6lkerung<\/th>\n        <th style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">Gewinn<\/th>\n      <\/tr>\n    <\/thead>\n    <tbody>\n      <tr>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Bev\u00f6lkerung\">811 000<\/td>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Gewinn\">175 000 \u20ac<\/td>\n      <\/tr>\n\n      <tr>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Bev\u00f6lkerung\">757 000<\/td>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Gewinn\">91 300 \u20ac<\/td>\n      <\/tr>\n\n      <tr>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Bev\u00f6lkerung\">551 000<\/td>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Gewinn\">21 000 \u20ac<\/td>\n      <\/tr>\n\n      <tr>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Bev\u00f6lkerung\">372 000<\/td>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Gewinn\">&#8211; 6 000 \u20ac<\/td>\n      <\/tr>\n\n      <tr>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Bev\u00f6lkerung\">\u2026<\/td>\n        <td style=\"border: 1px solid #ddd;padding: 8px\" data-label=\"Gewinn\">\u2026<\/td>\n      <\/tr>\n    <\/tbody>\n  <\/table>\n<\/div>\n\n<!-- \/wp:html -->\n\n<!-- wp:buttons {\"className\":\"is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"} -->\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><!-- wp:button -->\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\">Die lineare Regression mit Python anwenden lernen<\/a><\/div>\n<!-- \/wp:button --><\/div>\n<!-- \/wp:buttons -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Daten laden<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Diese <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/low-rank-adaptation-eine-einfache-methode-zur-anpassung-von-ki-an-verschiedene-bereiche\">Trainingsdaten<\/a> m\u00fcssen dann in Python geladen werden. Mithilfe der Pandas-Bibliothek kannst du CSV-Dateien einfach einlesen. Hier ist die Manipulation.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">import pandas as pd&nbsp;\ndf=pd.read_csv(\"D:DEVPYTHON_PROGRAMMINGdonnees-d-entrainement-regression-lineaire.csv\")<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Die Funktion read_csv() gibt ein zweidimensionales Array zur\u00fcck, das die abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen enth\u00e4lt. Um die <strong>lineare Regression<\/strong> mit Python zu verwenden, m\u00fcssen die beiden Spalten jedoch in zwei Python-Variablen getrennt werden.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>F\u00fcr die erste Spalte, die der Gr\u00f6\u00dfe der Population entspricht :<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">X = df.iloc[0:len(df),0]<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>F\u00fcr die zweite Spalte, die den Gewinnen entspricht :<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">Y = df.iloc[0:len(df),1]<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Dadurch erh\u00e4ltst du eine einfache Tabelle, die den gesamten Trainingsdatensatz enth\u00e4lt.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Daten visualisieren<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um die lineare Regression mit Python besser zu verstehen, kann es hilfreich sein, sie zu visualisieren. So kannst du die Punkte identifizieren und die Streuung besser verstehen.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um einen Punktwolkengraphen zu erhalten, kannst du <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/matplotlib-alles-wissen\">Matplotlib<\/a>, eine Python-Bibliothek, verwenden. Hier ist, wie du es bekommst:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">import matplotlib.pyplot as plt\naxes = plt.axes()\naxes.grid()\nplt.scatter(X,Y) \nplt.show()<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Den Algorithmus anwenden<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Das Ziel ist es, eine <strong>Vorhersagefunktion F(X)<\/strong> zu finden, deren Eingabedaten die Gr\u00f6\u00dfe der Population und deren Ausgabedaten die erwarteten Gewinne sind.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um die lineare Regression mit Python zu modellieren, ist es am einfachsten, die Bibliothek<strong> Scikit Learn<\/strong> zu verwenden, indem du diese Suchanfrage eingibst:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">from sklearn.linear_model import LinearRegression.<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Von hier aus kannst du deine Vorlage bauen. Hier ist der Code, den du schreiben musst :<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">reg = LinearRegression(normalize=True)\nreg.fit(x,y)<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Und um die Gerade f(x)=ax+b mit einem minimalen quadratischen Fehler zu finden, tippe :<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">a = reg.coef_\nb = reg.intercept.<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Vorhersagen machen<\/h4>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Um die lineare Regressionskurve mit Python zu zeichnen, tippe einfach den folgenden Code ein:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:preformatted -->\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">ordonne = np.linspace\nplt.scatter(x,y)\nplt.plot(ordonne,a*ordonne+b,color='r')<\/pre>\n<!-- \/wp:preformatted -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lineare Regression Python: Werde zum Profi in diesem Thema!<\/h2><!-- wp:image {\"id\":218722,\"sizeSlug\":\"large\"} --><figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-1024x572.jpg\" alt=\"Computerbildschirm zeigt Code und ein Diagramm zur Datenanalyse.\" class=\"wp-image-218722\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-56x56.jpg 56w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-115x64.jpg 115w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-150x150.jpg 150w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-410x270.jpg 410w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-448x448.jpg 448w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-587x510.jpg 587w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-1250x590.jpg 1250w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-1440x680.jpg 1440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2026\/02\/computer-programmierung-datenanalyse.jpg 2560w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure><!-- \/wp:image -->\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Die lineare Regression ist zweifellos der Algorithmus, den du in der Datenwissenschaft unbedingt beherrschen musst. Und wenn dir seine Verwendung \u00fcber Python noch kompliziert erscheint, ist das nur vor\u00fcbergehend. Mit der<strong> richtigen Fortbildung<\/strong> wirst du in der Lage sein,<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-k-means\"> jeden Machine-Learning-Algorithmus in verschiedenen Programmiersprachen zu bewerten.<\/a> Aber welche Weiterbildung sollte man am besten w\u00e4hlen? Erfahre mehr \u00fcber unser Programm.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:buttons {\"className\":\"is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"} -->\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><!-- wp:button -->\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\">Alles \u00fcber lineare Regression in Python lernen<\/a><\/div>\n<!-- \/wp:button --><\/div>\n<!-- \/wp:buttons -->\n\n<!-- wp:html -->\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Lineare Regression Python \u2013 Aber was ist eine lineare Regression?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Die lineare Regression ist ein Algorithmus im maschinellen Lernen, der es erm\u00f6glicht, Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen herzustellen und Vorhersagen zu treffen.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Lineare Regression \u2013 Definition\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Die lineare Regression ist ein \u00fcberwachter Lernalgorithmus, der eine kontinuierliche Zielvariable mithilfe einer oder mehrerer erkl\u00e4render Variablen vorhersagt.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Lineare Regression \u2013 mathematische \u00dcbersetzungen\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Die mathematische Gleichung f\u00fcr die lineare Regression lautet: Y = \u0398_{0} + \u0398_{1}x_{1} + ... \u0398_{n}x_{n}, wobei Y der erkl\u00e4rende Wert und x1, x2\u2026, xn die Entit\u00e4ten sind.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Lineare Regression Python: Anwendungsf\u00e4lle der linearen Regression\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Die lineare Regression wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen herzustellen und Vorhersagen basierend auf diesen Beziehungen zu treffen.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Wie kann ich die lineare Regression mit Python verwenden?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Um die lineare Regression mit Python zu verwenden, ben\u00f6tigt man Bibliotheken wie NumPy und SciPy. Die Anwendung umfasst das Laden der Daten, deren Vorbereitung, das Erstellen des Modells und die Durchf\u00fchrung von Vorhersagen.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n\n<!-- \/wp:html -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lineare Regression Python: Die lineare Regression ist ein unumg\u00e4nglicher Algorithmus im Machine Learning und erm\u00f6glicht es, Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen herzustellen. Um diesen Algorithmus einfach in die Praxis umzusetzen, k\u00f6nnen Datenwissenschaftler auf Programmiersprachen zur\u00fcckgreifen, insbesondere auf Python. Wie kann man also die lineare Regression mit Python verwenden? Liora beantwortet diese Frage. ?Auch interessant: [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":93,"featured_media":218971,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-190740","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190740","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/93"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=190740"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190740\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":218724,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190740\/revisions\/218724"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/218971"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=190740"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=190740"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}