vscode使用numpy编写线性回归模型代码

在Visual Studio Code (VSCode) 中使用NumPy编写简单的线性回归模型，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保你已经安装了必要的库，包括`numpy`, `pandas`（如果需要数据处理）以及`matplotlib`（用于可视化）。如果你还没有安装，可以在命令行中运行：

pip install numpy pandas matplotlib

下面是一个基础的线性回归模型的例子，我们假设你有一个二维数组`X`作为特征，一个一维数组`y`作为目标值：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 X 和 y 已经准备好了
# X = ... # 输入特征
# y = ... # 目标输出

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个线性回归模型实例
model = np.poly1d(np.polyfit(X_train, y_train, 1))

# 计算并预测
predictions = model(X_test)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue')
plt.plot(X_test, predictions, color='red', linewidth=3)
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Target')
plt.title('Linear Regression Model using NumPy')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`np.polyfit`函数来拟合数据，然后通过这个模型对测试集进行预测。最后，我们用`matplotlib`来画出实际值和预测值的散点图。