scikit-learn实现线性回归

scikit-learn是一个常用的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具。要使用scikit-learn实现线性回归，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备数据集：
首先，需要准备好用于训练和测试的数据集。通常，数据集会被分为特征矩阵（X）和目标向量（y）。X包含了用于预测的特征，而y包含了对应的目标值。

3. 划分训练集和测试集：
为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用`train_test_split`函数来实现：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，`test_size`表示测试集所占比例，`random_state`用于设置随机种子，保证每次划分结果一致。

4. 创建线性回归模型：

model = LinearRegression()

5. 拟合模型：
使用训练集对模型进行拟合：

model.fit(X_train, y_train)

6. 进行预测：
使用训练好的模型对测试集进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

7. 评估模型：
使用评估指标（如均方误差）来评估模型的性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上就是使用scikit-learn实现线性回归的基本步骤。