python构建线性训练模型

要使用Python构建线性训练模型，可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类。首先，创建一个线性回归对象，如下所示：

# 导入所需库
from sklearn import linear_model

# 创建线性回归对象
linear_regressor = linear_model.LinearRegression()

接下来，你需要准备数据并将其分为训练集和测试集。首先，根据需要划分的训练数据的比例，计算训练集的数量。然后，使用切片操作将数据分为训练集和测试集，并将其转换为NumPy数组。

# 计算训练集数量
num_training = int(0.8 * len(x))

# 切分数据为训练集和测试集
x_train = np.array(x[: num_training]).reshape((num_training, 1))
y_train = np.array(y[: num_training])

x_test = np.array(x[num_training:]).reshape((len(x) - num_training, 1))
y_test = np.array(y[num_training:])

最后，使用训练集数据来训练线性回归模型：

# 使用训练集数据训练模型
linear_regressor.fit(x_train, y_train)

以上是使用Python构建线性训练模型的一种方法，希望对你有所帮助。