linear_model.LinearRegression().fit(x, y)

This code creates an instance of the LinearRegression class from the sklearn.linear_model module and fits a linear regression model to the data represented by the input variables x and y. The resulting model can be used to make predictions on new data.

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from sklearn.linear_model import LinearRegression lr_model=LinearRegression() lr_model.fit(x_train,y_train) print(lr_model.score(x_train,y_train))

这段代码使用了Scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行线性回归的训练和评估。

首先，通过`from sklearn.linear_model import LinearRegression`导入了LinearRegression模型。然后，创建了一个名为`lr_model`的线性回归模型对象。

接下来，通过`lr_model.fit(x_train, y_train)`对模型进行训练，其中`x_train`是训练集的特征数据，`y_train`是对应的目标变量。

最后，通过`lr_model.score(x_train, y_train)`计算了模型在训练集上的R^2得分。R^2得分用于评估模型对训练数据的拟合程度，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合越好。

请注意，这里的R^2得分是用于评估模型在训练集上的性能，而不是测试集。如果你想评估模型在测试集上的性能，可以使用`lr_model.score(x_test, y_test)`。

如果你还有其他问题，请随时提问。

linear_model = LinearRegression() linear_model.fit(X_train, y_train) coef = linear_model.coef_#回归系数 line_pre = linear_model.predict(X_test) print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model.score(X_test, y_test))) print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, line_pre))))

linear_model = LinearRegression() 表示创建一个线性回归模型。

linear_model.fit(X_train, y_train) 表示用训练数据 X_train 和 y_train 训练模型。

coef = linear_model.coef_ 表示获取模型的系数。