一元线性回归预测代码怎么写

一元线性回归的代码可以用Python中的scikit-learn库来实现。下面是一段使用scikit-learn来实现一元线性回归的示例代码：from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建一元线性回归模型
model = LinearRegression()# 训练模型
model.fit(X, y)# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

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一元线性回归预测波士顿房价代码

一元线性回归是一种基本的机器学习算法，用于预测一个数值型目标变量与一个自变量之间的关系。在预测波士顿房价方面，可以将房价作为目标变量，而将房子的某些特征（比如面积、房间数量等）作为自变量。

以下是一元线性回归预测波士顿房价的代码示例（Python）：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('boston_housing.csv')

# 提取特征和标签
X = data['RM'].values.reshape(-1, 1)
y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1)

# 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=0)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

其中，`boston_housing.csv` 是波士顿房价数据集，`RM` 是房间数量特征，`MEDV` 是房价标签。首先读取数据集，然后提取特征和标签，使用 `train_test_split` 将数据集划分为训练集和测试集。接着使用 `LinearRegression` 训练模型，并对测试集进行预测，最后计算均方误差来评估模型的性能。

写出一元线性回归预测新电影的票房收入的代码

答：import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 读取数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 针对新电影预测票房收入
x_new = np.array([[6]])
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)