Python调用Sklearn实现线性回归(单因子)

本文介绍如何通过Anaconda Navigator加载generated_data.csv数据,构建线性回归模型,预测当x等于3.5时的输出,并评估模型的性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用Anaconda Navigator
基于generated_data.csv数据,建立线性回归模型,预测x=3.5d对应的值,评估模型表现。
数据加载

import pandas as pd
data=pd.read_csv('generated_data.csv')
data.head()
print(type(data),data.shape)

在这里插入图片描述
十行两列的文件

x=data.loc[:,'x']
y=data.loc[:,'y&
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