构建线性回归模型python

可以使用Scikit-learn库中的LinearRegression类来构建线性回归模型。

以下是一个简单的示例代码：

#导入所需库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#准备数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

#构建模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

#预测新数据
X_new = np.array([[3, 5], [4, 6]])
print(model.predict(X_new))

运行以上代码将输出模型对新数据的预测结果。