黑箱模型python代码

这里是一个简单的黑箱模型的Python代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 取出特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
new_x = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3]]
prediction = model.predict(new_x)

print(prediction)

这个示例中，我们使用了Scikit-learn库中的LinearRegression类建立线性回归模型，并使用波士顿房价数据集进行训练和预测。新的输入数据`new_x`作为一个黑箱输入，我们并不知道具体的含义，但可以使用训练好的模型进行预测。