vscode使用numpy实现线性回归模型的完整代码

在Visual Studio Code (VSCode) 中使用NumPy实现线性回归模型通常需要安装一些必要的库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python编写一个基本的线性回归模型：

# 首先确保已安装所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有CSV数据，包含特征X（一列）和目标变量Y
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你实际的数据文件路径
X = data.iloc[:, :-1].values  # 特征
y = data.iloc[:, -1].values  # 目标变量

# 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=0)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

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

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