线性回归模型 Python代码实现

下面是一个简单的线性回归模型Python代码实现，使用scikit-learn库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([[5, 10], [6, 12]])
predicted_y = model.predict(new_X)

print(predicted_y)

输出：

[10. 12.]

这个例子中，我们创建了一个包含两个特征的简单数据集，每个特征都是目标变量的两倍。我们使用`LinearRegression`类创建了一个线性回归模型，然后拟合数据并预测新数据。在这个例子中，我们预测了两个新数据点的目标值，它们都是输入特征的两倍。