线性回归算法sklearn实现 通过pandas.read方法读取数据

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测连续数值结果。在Python的scikit-learn库中，你可以很容易地实现线性回归。首先，你需要通过`pandas`库的`read_csv`函数读取CSV格式的数据。

下面是一个简单的步骤：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 将'your_data.csv'替换为你实际的数据文件路径

# 假设数据集包含特征列（X）和目标值列（y）
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 'target_column'应替换为你的目标变量名称
y = data['target_column']

# 2. 数据预处理 (如有必要)
# 可能需要对数据进行标准化、归一化或者填充缺失值等操作

# 3. 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=42)

# 4. 实例化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 5. 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 6. 预测
predictions = model.predict(X_test)

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