盘点一个使用Python实现scikit线性回归问题

2023-10-25 09:35:37 浏览数 (1)

一、前言

前几天在Python白银交流群【小白python爱好者】问了一个Python数据处理的问题,一起来看看吧。

求各位大佬指点一下,scikit线性回归问题,求段代码为什么我出不了结果,可GPt说可以正常运行,哪里有问题求指点?

代码语言:javascript复制
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 已知数据
X_train = np.array([[10], [15], [20], [30], [50]])
y_train = np.array([[11], [13], [16], [19], [20]])

# 创建线性回归模型并拟合已知数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测未来数据
X_test = np.array([[15], [30], [40], [60], [70]])
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测的销售记录为:")
for i, pred in enumerate(y_pred):
    print(f"2023年10月第{i   1}天预测销售记录:{pred:.2f}")

美中不足的是他没贴报错截图,所以还得到本地跑下才行。

二、实现过程

这里【岩】给了一个思路:

改一下这句:print(f"2023年10月第{i 1}天预测销售记录:{pred[0]:.2f}")

顺利地解决了粉丝的问题。

三、总结

大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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