sklearn库中样条回归的代码

在sklearn库中，可以使用`sklearn.preprocessing`模块中的`SplineTransformer`类来进行样条回归。下面是一个样条回归的代码示例：

from sklearn.preprocessing import SplineTransformer
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建样本数据
X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]

# 创建样条回归模型
model = make_pipeline(SplineTransformer(n_knots=3, degree=3), LinearRegression())

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
X_test = [[2.5], [3.5]]
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)

在上述代码中，首先导入了需要的模块，然后创建了样本数据`X`和`y`。接下来，使用`make_pipeline`函数创建了一个包含样条转换和线性回归的管道模型。在样条转换中，通过设置`n_knots`参数来指定样条节点的数量，通过设置`degree`参数来指定样条的阶数。然后，使用`fit`方法拟合模型，并使用`predict`方法进行预测。