写一份c语言的预测模型代码

以下是一个简单的基于C语言的线性回归预测模型的代码示例：

#include <stdio.h>

// 计算线性回归的预测值
float predict(float x, float slope, float intercept) {
    return slope * x + intercept;
}

int main() {
    // 训练数据集
    float x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    float y[] = {3.0, 5.0, 7.0, 9.0, 11.0};

    // 设置模型参数
    float slope = 0.0;      // 斜率
    float intercept = 0.0;  // 截距

    // 计算斜率和截距
    float sum_x = 0.0;
    float sum_y = 0.0;
    float sum_xy = 0.0;
    float sum_xx = 0.0;
    int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum_x += x[i];
        sum_y += y[i];
        sum_xy += x[i] * y[i];
        sum_xx += x[i] * x[i];
    }

    slope = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_xx - sum_x * sum_x);
    intercept = (sum_y - slope * sum_x) / n;

    // 测试模型
    float test_x = 6.0;
    float predicted_y = predict(test_x, slope, intercept);

    printf("预测值: %.2f\n", predicted_y);

    return 0;
}

这段代码实现了简单的线性回归预测模型。它使用了一个训练数据集 `x` 和 `y`，通过计算斜率和截距来拟合线性模型。然后，你可以使用 `predict` 函数来进行新的预测。在这个示例中，我们使用 `test_x = 6.0` 来预测对应的 `y` 值，并将结果打印出来。