对于线性回归,我们需要从 sklearn 库中导入 linear_model。我们准备好训练和测试数据,然后将预测模型实例化为一个名为线性回归 LinearRegression 算法的对象,它是 linear_model 包的一个类,从而创建预测模型。之后我们利用拟合函数对算法进行训练,并利用得分来评估模型。最后,我们将系数打印出来,用模型进行新的预测。
对于线性回归,我们需要从 sklearn 库中导入 linear_model。我们准备好训练和测试数据,然后将预测模型实例化为一个名为线性回归 LinearRegression 算法的对象,它是 linear_model 包的一个类,从而创建预测模型。之后我们利用拟合函数对算法进行训练,并利用得分来评估模型。最后,我们将系数打印出来,用模型进行新的预测。