sklearn线性模型

Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，其中包含了许多用于线性模型的工具。线性模型是一种广泛使用的机器学习方法，它可以用于回归和分类问题。下面是一些关于Scikit-Learn线性模型的介绍和演示：

1. 线性回归模型

线性回归模型是一种用于回归问题的线性模型。它的目标是通过拟合一个线性方程来预测一个连续的输出变量。在Scikit-Learn中，可以使用LinearRegression类来创建一个线性回归模型。下面是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

2. Lasso回归模型

Lasso回归模型是一种用于回归问题的线性模型，它可以用于特征选择和稀疏性建模。在Scikit-Learn中，可以使用Lasso类来创建一个Lasso回归模型。下面是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建一个Lasso回归模型
model = Lasso(alpha=0.1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

3. 线性SVM分类器

线性SVM分类器是一种用于分类问题的线性模型。它的目标是通过找到一个最优的超平面来将数据分成两个类别。在Scikit-Learn中，可以使用LinearSVC类来创建一个线性SVM分类器。下面是一个简单的例子：

from sklearn.svm import LinearSVC

# 创建一个线性SVM分类器
model = LinearSVC(C=0.1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)