LinearRegression()如何使用 predict() 方法来进行预测

使用 LinearRegression() 中的 predict() 方法可以对新的数据进行预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建一个简单的数据集
X_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建 LinearRegression 模型
model = LinearRegression()

# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
X_test = np.array([[6], [7], [8], [9], [10]])
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred) # 输出预测结果

我们首先创建了一个简单的数据集，其中 X_train 是一个五行一列的矩阵，y_train 是一个长度为五的一维数组。接着，我们创建了 LinearRegression 对象，并在训练集上拟合了模型。然后，我们创建了一个新的测试集 X_test，用 predict() 方法来预测每个输入数据对应的输出。最后，我们打印了预测结果 y_pred。

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