sklearn线性回归预测

sklearn线性回归预测可以通过以下步骤实现。首先，导入所需的库，包括numpy、matplotlib.pyplot和LinearRegression。\[2\]然后，创建一个LinearRegression对象clf，并使用fit()方法对模型进行训练，传入自变量和因变量的数据。例如，使用\[\[0\], \[1\], \[2\], \[3\]\]作为自变量，\[4, 6, 8, 10\]作为因变量进行训练。接下来，可以使用predict()方法对模型进行预测，传入待预测的自变量数据。例如，使用\[\[4\]\]作为待预测的自变量进行预测。最后，模型将返回预测结果pre。\[1\]

请注意，线性回归是一种用于自变量和因变量之间关系回归预测的方法，其中变量之间是相互独立的，并且要求变量符合正态分布。一元线性回归的方程为y=wx+b，多元线性回归的方程为y=w1x1+w2x2+w3x3...，可以统一写为y=WTX，其中y和X为变量，需要求解的参数为W。最小二乘法是一种常用的求解线性回归的方法。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[sklearn机器学习]线性回归模型](https://blog.csdn.net/Jiang_AB/article/details/122490021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [第二讲 Sklearn+numpy实现线性回归预测](https://blog.csdn.net/qq_42279468/article/details/122625732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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