Python拟合表格

在Python中，拟合表格通常是指通过数据挖掘或统计分析技术来找到一个模型，使其能够描述表格数据中的规律或趋势。最常见的是线性回归，但也可以包括多项式回归、逻辑回归或其他机器学习模型，如决策树、随机森林等，取决于数据的特点和目的。

例如，如果你有一个包含自变量（X值）和因变量（Y值）的数据集，可以使用`sklearn`库中的`LinearRegression`来拟合一条直线，如果数据更复杂，可以尝试使用`PolynomialFeatures`结合`LinearRegression`做多元线性回归，或者使用`RandomForestRegressor`进行非线性拟合。

以下是使用`scikit-learn`库简单线性回归的例子：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设df是DataFrame格式的数据
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的CSV文件路径
X = data[['feature1', 'feature2']] # 自变量列名
y = data['target'] # 因变量列名

# 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)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)