scikit-learn线性回归
时间: 2024-09-27 21:01:55 浏览: 46
使用Python中的pandas和scikit-learn库进行线性回归模型的温度预测的完整示例代码(附详细操作步骤).txt
scikit-learn是一个流行的Python机器学习库,其中包含了许多用于监督学习任务的算法。线性回归是scikit-learn中最基础的回归模型之一,它假设因变量与自变量之间存在线性关系。它的目标是最小化残差平方和,即预测值与实际值之间的差异。
在scikit-learn中,`LinearRegression`类是用于实现线性回归的主要工具。用户可以创建这个类的一个实例,并通过`.fit()`方法训练模型,传入特征数据(X)和目标值(y)。一旦模型训练完成,可以使用`.predict()`方法对新的输入数据进行预测。
例如:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 假设我们有特征数据 X 和目标值 y
X_train, y_train = np.random.rand(100, 5), np.random.rand(100)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据
new_data = np.random.rand(5) # 新的5维输入
prediction = model.predict(new_data.reshape(1, -1))
```
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