p ython机器学习代码

以下是一个简单的 Python 机器学习代码，用于训练一个线性回归模型：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 分离特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 实例化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[2.5, 3.4, 2.8]]
prediction = model.predict(new_data)

print(prediction)

在这个例子中，我们使用 pandas 库加载一个 CSV 文件，并使用 sklearn 库的线性回归模型来训练模型。我们使用 `fit` 方法来拟合模型，并使用 `predict` 方法来预测新数据的结果。

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