但是jupyter notebook 对sklearn没有定义

可能是因为您没有正确安装sklearn或者没有正确导入sklearn库。请确认您已经正确安装了sklearn并在代码中导入了sklearn库。以下是一个示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的信息和错误消息以便更好地帮助您。

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生成代码jupyter notebook 使用 sklearn 包建立两种支持向量机回归模型分别采用和，分别训练两种模型后用测试集数据进行预测

好的，我来生成代码。首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这里，我将使用 Scikit-learn 自带的波士顿房价数据集作为示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以定义两种不同的支持向量机回归模型并进行训练：

# 支持向量机回归模型1
svr1 = SVR(kernel='linear')
svr1.fit(X_train, y_train)

# 支持向量机回归模型2
svr2 = SVR(kernel='rbf')
svr2.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集数据进行预测，并输出预测结果：

# 使用测试集数据进行预测
y_pred1 = svr1.predict(X_test)
y_pred2 = svr2.predict(X_test)

# 输出预测结果
print('支持向量机回归模型1的预测结果：', y_pred1)
print('支持向量机回归模型2的预测结果：', y_pred2)

以上就是使用 Scikit-learn 的支持向量机回归模型进行预测的完整代码。希望对您有所帮助！

jupyter notebook先用numpy定义两个数组分别存放工龄数据和工资数据再用linearregression建立基于工龄和工资数据集的线性回归模型

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。使用NumPy定义数组和建立线性回归模型通常涉及以下步骤：

首先，你需要安装并导入必要的库，比如NumPy和scikit-learn（它包含了线性回归模型）。然后，你可以定义两个NumPy数组，一个用于存储工龄数据，另一个用于存储工资数据。最后，使用这些数据作为输入创建一个线性回归模型，并拟合这些数据以训练模型。

以下是具体的步骤和代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有以下的工龄和工资数据
# 工龄数据（以年为单位）
years_of_experience = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
# 工资数据（以千为单位）
salary = np.array([[30], [40], [50], [60], [70]])

# 创建线性回归模型实例
linear_model = LinearRegression()

# 使用工龄和工资数据训练模型
# 这里的years_of_experience作为X（特征），salary作为y（目标变量）
linear_model.fit(years_of_experience, salary)

# 现在模型已经训练完毕，我们可以用它来预测工资或查看系数
# 打印出线性回归模型的系数
print('斜率（系数）:', linear_model.coef_)
print('截距:', linear_model.intercept_)

# 使用模型进行预测
# 例如，预测一个有10年工龄的员工的工资
predicted_salary = linear_model.predict(np.array([[10]]))
print('预测工资:', predicted_salary)

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，定义了工龄和工资的数据，然后创建了线性回归模型的实例，并使用`.fit()`方法训练模型。训练完成后，我们可以打印出模型的系数（斜率）和截距，并使用模型进行预测。