线性回归预测 python

线性回归预测 注解： 首先导入所需的库，包括NumPy和sklearn中的LinearRegression模型； 然后输入特征数据X和标签数据y，其中X为5行1列的矩阵，y为1维数组； 使用LinearRegression()创建一个线性回归模型对象； 使用fit()方法训练模型，即将特征数据X和标签数据y传递给模型进行训练； 使用predict()方法对新数据x_new进行预测，最终得到预测结果y_new； 使用print()输出预测结果。 在实际使用线性回归进行预测时，要注意选择合适的特征和标签数据，并进行数据预处理、特征工程等操作。