使用Scikit-Learn的线性回归预测

在Scikit-Learn库中，线性回归是一种基本而强大的机器学习模型，用于预测数值型目标变量。它的核心思想是通过找出输入特征（自变量）和目标值之间的最佳直线关系来进行预测。以下是使用Scikit-Learn进行线性回归的基本步骤：

1. **导入所需的库**：首先，你需要导入`sklearn.linear_model.LinearRegression`模块。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. **加载数据**：确保你有一个包含特征和目标值的数据集。可以使用Pandas DataFrame或者直接从CSV文件读取。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv')
X = data.drop('target_column', axis=1) # 特征列
y = data['target_column'] # 目标值列

3. **创建并初始化模型**：创建`LinearRegression`对象。

model = LinearRegression()

4. **拟合模型**：使用训练数据对模型进行训练。

model.fit(X, y)

5. **预测**：对新的输入数据进行预测。

new_data = [[some_features]] # 新的一行特征
prediction = model.predict(new_data)

6. **评估**：通常你会使用交叉验证、均方误差(MSE)等指标来评估模型性能。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)