利用paddle库复写代码

Paddle是阿里巴巴开源的一个深度学习框架，与TensorFlow和PyTorch类似，可以用来构建和训练神经网络模型。如果你想用Paddle来复写上述基于Scikit-learn的线性回归代码，首先需要安装PaddlePaddle库。下面是使用Paddle实现线性回归的简化版本：

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optim as optim
import numpy as np

# 数据准备
X = paddle.to_tensor(np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]))
y = paddle.to_tensor(np.array([2, 4, 6, 8, 10]))

# 定义模型
class LinearRegressionModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearRegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)  # 输入1维，输出1维

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建并初始化模型
model = LinearRegressionModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), learning_rate=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):  # 这里假设简单地迭代100次作为训练
    prediction = model(X)
    loss = nn.functional.square_error_cost(prediction, y)  # 使用均方误差作为损失函数
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

# 获取模型参数
weight, bias = model.linear.weight, model.linear.bias
print(f"权重: {weight.item()}, 截距: {bias.item()}")

# 预测新数据
X_new = paddle.to_tensor([[6], [7]])
y_pred = model(X_new)

在这个例子中，我们首先将数据转换成Paddle张量，然后定义了一个简单的线性模型类`LinearRegressionModel`，继承自`nn.Layer`。训练过程采用了梯度下降优化器，通过前向传播、计算损失、反向传播和更新参数等步骤完成。最后，我们获取并打印模型的权重和偏置。