python机器学习回归实例

回答: 在Python中，可以使用多种库和算法进行机器学习回归实例。其中，常用的库包括numpy、scikit-learn和matplotlib。在回归实例中，可以使用线性回归算法进行建模和预测。

首先，需要引入必要的库。例如，可以使用以下代码引入numpy、scikit-learn和matplotlib库:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

或者，也可以使用以下代码引入numpy、scikit-learn和matplotlib库:

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

接下来，可以使用线性回归算法进行建模和预测。例如，可以使用以下代码进行线性回归:

from sklearn import linear_model
linear = linear_model.LinearRegression().fit(x_train, y_train)
y_predict = linear.predict(x_test)

以上是一个简单的Python机器学习回归实例的示例代码。具体的实现方式可能会根据具体的数据集和需求而有所不同。希望这些信息对你有帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python机器学习笔记之回归](https://blog.csdn.net/qq_53715621/article/details/125191102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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