使用scikit learn LinearRegression.predict()

使用scikit-learn的LinearRegression.predict()方法是用于进行线性回归预测的函数。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型，它可以通过已知的自变量来预测因变量的值。

LinearRegression.predict()方法接受一个参数，即输入的特征数据，返回预测的目标变量值。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

1. 创建一个LinearRegression对象：

regressor = LinearRegression()

1. 使用训练数据拟合模型：

regressor.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的特征矩阵，y_train是对应的目标变量。

1. 使用测试数据进行预测：

y_pred = regressor.predict(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征矩阵，y_pred是预测的目标变量值。

LinearRegression.predict()方法返回一个数组，包含了对每个测试样本的预测结果。

线性回归适用于预测连续型的目标变量，例如房价预测、销售额预测等。它的优势在于简单易懂、计算效率高。

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