linear regression

要实现一个简单的线性回归模型，可以使用Python的sklearn库。首先安装库，然后导入所需模块，创建数据集，划分训练集和测试集，创建线性回归模型并训练，最后进行预测和评估。，，“python，# 导入所需模块，import numpy as np，from sklearn.model_selection import train_test_split，from sklearn.linear_model import LinearRegression，from sklearn.metrics import mean_squared_error，，# 创建数据集，X = np.random.rand(100, 1)，y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100, 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=42)，，# 创建线性回归模型，model = LinearRegression()，，# 训练模型，model.fit(X_train, y_train)，，# 进行预测，y_pred = model.predict(X_test)，，# 评估模型，mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)，print(“均方误差：”, mse)，“