机器学习线性回归算法实现 python

可以使用Python的Scikit-learn库来实现线性回归算法。设定自变量和因变量的数组，然后使用线性回归模型拟合数据并进行预测。以下是一个简单的线性回归算法实现Python代码：

# 导入Scikit-learn库的线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量数组
x_train = [[0], [1], [2], [3], [4]]
y_train = [1, 3, 5, 7, 9]

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(x_train, y_train)

# 进行预测
x_test = [[5], [6], [7]]
y_test = model.predict(x_test)

# 输出预测结果
print(y_test)

以上代码会输出数组 [11. 13. 15.]，这是对自变量为 5、6、7 时的因变量进行预测得到的结果。