jupter 构建线性回归模型

在 Jupiter 中构建线性回归模型，需要先安装并导入相应的 Python 库，如 numpy、pandas 和 sklearn。然后，可以按照以下步骤进行：

1. 加载数据集：使用 pandas 读取数据集，并将其转换为数据框。

2. 数据预处理：将数据分为特征和标签，并将它们转换为 NumPy 数组。

3. 拆分数据集：将数据集拆分为训练集和测试集。

4. 拟合模型：使用 sklearn 中的 LinearRegression 类来拟合线性回归模型。

5. 评估模型：使用测试集评估模型的性能。

下面是一个示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 拟合模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
print('均方误差：', mse)

在这个例子中，我们使用 LinearRegression 类来构建线性回归模型，并使用均方误差来评估模型的性能。