二、回归模型训练（2） 1、导入预置的Web广告点击量数据集，设置点击量为y，广告费为X。 2、设置30%的数据为测试集。 3、导入线性回归模型。 4、用线性回归模型拟合广告点击量数据集。 5、用训练完的模型进行预测。 6、输出线性回归模型的斜率和截距。生成相关代码

在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来完成上述的线性回归模型训练步骤。以下是相应的代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

# 1. 导入预置的Web广告点击量数据集（假设数据集名为data.csv）
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征变量X（广告费）和目标变量y（点击量）
X = data['广告费']
y = data['点击量']

# 2. 设置测试集比例（这里设定为30%）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 3. 导入线性回归模型
model = LinearRegression()

# 4. 拟合训练数据
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 6. 输出线性回归模型的斜率和截距
slope = model.coef_[0]  # 斜率
intercept = model.intercept_  # 截距
print("斜率:", slope)
print("截距:", intercept)

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