我们需要导入一些必要的库，比如NumPy和Pandas，以及Scikit-learn中的LinearRegression模块： import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegression 我们需要读取数据，比如从CSV文件中读取数据： data = pd.read_csv('data.csv') 我们需要把数据分成输入数据和输出数据，比如，我们可以把数据分成输入特征和输出特征： X = dat […]
我们需要导入一些必要的库，比如NumPy和Pandas，以及Scikit-learn中的LinearRegression模块：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
我们需要读取数据，比如从CSV文件中读取数据：
data = pd.read_csv('data.csv')
我们需要把数据分成输入数据和输出数据，比如，我们可以把数据分成输入特征和输出特征：
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['target']
我们可以创建一个线性回归模型，并且训练它：
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
我们可以使用模型来预测一些数据：
predictions = model.predict(X)
print(predictions)
