Python简单预测模型

Python简单预测模型

在数据科学和机器学习中，预测模型是一种重要的工具，用于根据历史数据推断未来的趋势和结果。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具，使我们能够轻松地构建和部署预测模型。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的预测模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和Scikit-learn库来处理数据和构建预测模型。可以使用以下代码导入这些库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们需要准备一些数据来训练我们的模型。在这个例子中，我们将使用一个简单的数据集，其中包含了房屋的面积和价格。我们将使用面积作为自变量（特征）来预测价格（目标变量）。可以使用以下代码创建一个训练数据集：

# 训练数据集
X_train = np