Python 自回归模型预测

在Python中，自回归模型（如ARIMA）通常用于时间序列预测。然而，你提到的是线性回归，这是另一种预测技术，特别是对于连续数值的预测。以下是如何使用Python的sklearn库实现线性回归预测的基本步骤[^1]：

1. 导入所需的库：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：将数据集划分为特征（X）和目标变量（y）。这里假设`X_train`和`y_train`是已划分好的训练数据，而`X_test`是待预测的数据。

3. 创建并训练模型：

   lr = LinearRegression()  # 创建线性回归对象
   lr.fit(X_train, y_train)  # 使用训练数据拟合模型

4. 进行预测：

   y_pred = lr.predict(X_test)  # 对测试数据进行预测

请注意，线性回归假设特征与目标之间存在线性关系。如果你要进行自回归预测（ARIMA或其他时间序列模型），数据应该按照时间顺序排列，并可能需要对数据进行平稳化处理。