Y = {6, 8, 9, 10, 12, 13, 15}
X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
给出一组数据点,创建线性回归模型来预测输出变量.
好吧,让我们创建一个线性回归模型来预测出路变量基于给出的输入数据点.首先,我们将导入必要的库, `Numpy`和 `matplotlib`: ``Python进口numpy为 np进口matplotlib.pyplot为 plt ```现在,让我们定义我们的输入数据点为numpy数组: ``Python X = np.array (([1,2,3,4,5,6,7]).reshape-1, 1) Y = np.array (([6,8,9,10,12,15,]) 下面,我们将构建一个线性回归模型使用预测的线性回归类型.可以通过调用Reg `Python) 输入线性数据作为 np.import matplotlib.pyplot为 plt `````现在,让我们定义我们的输入数据点为numpy数组: ``Python X = np.array.pyplot=plot.pyplot=plot.pyplot=plot.pyplot.pyplot=plot.pyplot.pyplot.pyplot.pypy ` (现在,我们将使用一个新的线性回归模型来预测出路变量,我们将使用这个模型来预测出路线的线性回归图像,我们将使用新的线性回归图像和线性回归图像作为一个新的线性回归图像.