线性回归 python

您好！对于线性回归的实现，您可以使用Python中的Scikit-learn库来进行。下面是一个简单的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])  # 自变量
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # 因变量

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 进行预测
X_test = np.array([[6]])
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测结果:", y_pred)

在这个示例中，我们使用了一个简单的一维自变量 X 和对应的因变量 y 来创建了一个线性回归模型。然后，我们使用该模型对新的自变量 X_test 进行预测，并打印出预测结果。

当然，线性回归模型还有很多其他的参数和功能可以调整和使用，这只是一个最基本的例子。您可以根据实际需求来对模型进行进一步的调整和优化。希望能对您有所帮助！