Learning to Quantify的python代码

"Learning to Quantify" 是一个非常广泛的研究方向，这里提供一个比较通用的 Python 代码模板，可以用于各种不同的 Learning to Quantify 任务。

首先，需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

接下来，我们需要读入数据集。这里以一个简单的例子说明，数据集包含两个特征和一个目标变量：

data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]

接下来，将数据集分成训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，定义一个函数来训练模型：

def train_model(X_train, y_train):
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    return model

然后，定义一个函数来计算模型在测试集上的 MAE（平均绝对误差）：

def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    y_pred = model.predict(X_test)
    mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
    return mae

最后，将这些函数组合起来，训练模型并评估它的性能：

model = train_model(X_train, y_train)
mae = evaluate_model(model, X_test, y_test)
print("MAE: ", mae)

这是一个非常基础的 Learning to Quantify 的 Python 代码模板，可以根据具体的任务和数据集进行相应的修改。