jupyter一元线性回归

要在Jupyter中进行一元线性回归，可以使用Python中的scikit-learn库。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 创建模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
x_new = np.array([6]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)

输出结果为：[7.]

这表示当输入为6时，模型预测输出为7。