python一元回归分析预测

对于一元回归分析预测，可以使用Python中的scikit-learn库进行实现。以下是一个简单的示例代码：

首先，导入需要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接着，定义输入数据和输出数据：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 5, 6, 8])

其中，`x`表示输入数据，`y`表示输出数据。

然后，使用LinearRegression类进行拟合：

model = LinearRegression().fit(x, y)

最后，进行预测：

x_new = np.array([6]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)

其中，`x_new`表示新的输入数据，`y_new`表示预测的输出数据。

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义输入数据和输出数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 5, 6, 8])

# 拟合模型
model = LinearRegression().fit(x, y)

# 进行预测
x_new = np.array([6]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)

输出结果为：

[9.]

即预测值为9。