python基线拟合

基线拟合是指使用最简单的模型作为基准，来比较更复杂的模型的表现。在python中，可以使用sklearn库来进行基线拟合。

通常，基线模型是一种非常简单的模型，比如说全零预测或者均值预测。以均值预测为例，可以先计算训练集的目标变量的平均值，然后将这个平均值作为预测值来进行测试集的预测。这个过程可以使用以下代码实现：

import numpy as np
from sklearn.dummy import DummyRegressor

# 构造数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([1, 2, 3])
X_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])

# 定义模型
model = DummyRegressor(strategy='mean')

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

在上述代码中，`DummyRegressor`就是一个基线模型。`strategy`参数可以设置使用何种策略来进行预测，这里我们选择了使用平均值来进行预测。