vscode使用numpy实现线性回归模型完整代码

在Visual Studio Code (VSCode) 中使用 Python 和 NumPy 实现一个简单的线性回归模型，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经在 VSCode 中安装了必要的扩展如 Jupyter 或者 PyCharm，同时安装好 Python、NumPy 和 Pandas 等库。如果你还没有安装，可以在命令行运行 `pip install numpy pandas sklearn` 来安装。

下面是一个简单的线性回归模型的例子，我们将用 NumPy 自己实现梯度下降算法：

import numpy as np

class LinearRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, n_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_iterations = n_iterations
        self.weights = None
        self.bias = None

    def fit(self, X, y):
        # 将输入数据转换成合适形状
        if len(X.shape) == 1:
            X = X.reshape(-1, 1)

        m, _ = X.shape
        self.weights = np.zeros(1 + X.shape[1])
        self.bias = 0

        for _ in range(self.n_iterations):
            y_pred = np.dot(X, self.weights) + self.bias
            dw = (1 / m) * np.dot(X.T, (y_pred - y))
            db = (1 / m) * np.sum(y_pred - y)
            
            self.weights -= self.learning_rate * dw
            self.bias -= self.learning_rate * db

    def predict(self, X):
        if len(X.shape) == 1:
            X = X.reshape(-1, 1)
        return np.dot(X, self.weights) + self.bias

# 示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 3, 4, 5])

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据点
new_data = np.array([[5], [6]])
predictions = model.predict(new_data)

print("预测结果：", predictions)

在这个例子中，我们创建了一个 `LinearRegression` 类，包含了 `fit` 函数用于拟合数据，以及 `predict` 函数用于做预测。注意这是一个基础版本，实际应用中可能需要添加更多的错误检查和优化。