Linearregression类怎么用python实现

Linearregression 类在 sklearn.linear_model 库中，可以使用以下代码实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成样本数据
X = [[1],[2],[3],[4]]
Y = [[2],[4],[6],[8]]

# 创建 LinearRegression 实例
lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X,Y)

# 输出参数
print("系数：", lr.coef_)
print("截距：", lr.intercept_)

# 预测结果
x_test = [[5],[6],[7],[8]]
y_predict = lr.predict(x_test)
print("预测结果：", y_predict)

运行结果：

系数： [[2.]]
截距： [0.]
预测结果： [[10.]
 [12.]
 [14.]
 [16.]]

在以上代码中，通过导入 LinearRegression 类并创建实例，可以利用 sklearn.linear_model 库中封装好的线性回归算法，实现对样本数据进行拟合和预测。

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