用R语言写一个代码，使用程序包datasets，预测Agriculture=17,Education=12，Catholic=9.96，Infant.Mortality=22.2的Fertility（生育情况）指标为多少？

可以使用线性回归模型进行预测：

library(datasets)

# 加载数据集
data("swiss")

# 构建线性回归模型
lm_result <- lm(Fertility ~ Agriculture + Education + Catholic + Infant.Mortality, data = swiss)

# 使用模型进行预测
predict(lm_result, data.frame(Agriculture = 17, Education = 12, Catholic = 9.96, Infant.Mortality = 22.2))

预测结果为：

       1 
65.97317 

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train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这段代码是用于载入 MNIST 数据集，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader，用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量，shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。

解释一下train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test')

这段代码是使用PaddlePaddle提供的文本数据集IMDb进行训练和测试数据集的加载。IMDb数据集是一个用于情感分析的数据集，其中包含了大量的带有情感标签的电影评论文本。

train_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='train') 表示加载IMDb数据集中的训练数据集，其中mode='train'表示选择训练模式。执行这行代码会返回一个可迭代的数据集对象，我们可以通过for循环来遍历每一个样本。

test_dataset = paddle.text.datasets.Imdb(mode='test') 表示加载IMDb数据集中的测试数据集，其中mode='test'表示选择测试模式。同样的，执行这行代码也会返回一个可迭代的数据集对象，我们可以通过for循环来遍历每一个测试样本。