raisin数据集线性回归代码

Raisin数据集是一个经典的线性回归示例数据集，用于演示线性回归算法的实现和应用。该数据集包含了一系列关于葡萄干的特征和对应的价格。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Raisin数据集进行线性回归：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取Raisin数据集
data = pd.read_csv('raisin_dataset.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', ...]]  # 根据实际数据集的特征列名进行修改
y = data['价格']  # 根据实际数据集的目标变量列名进行修改

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 打印回归系数和截距
print("回归系数：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)

# 预测新样本
new_sample = np.array([[特征1值, 特征2值, ...]])  # 根据实际数据进行修改
predicted_price = model.predict(new_sample)
print("预测价格：", predicted_price)

请注意，上述代码中的`raisin_dataset.csv`是指存储Raisin数据集的CSV文件，你需要将其替换为实际数据集的文件路径。另外，特征列名和目标变量列名也需要根据实际数据集进行修改。