x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 
y = [5,10,15,20,25,30,35,40,45]
从给出的数据创建回归模型.
这里有一个 Python 脚本,它使用 scikit-learn 库创建一个简单的线性回归模型: `` python 进口 numpy as np 从 sklearn.linear_model 进口 LinearRegression # 将数据改成 2D 阵列 x = np.array (([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape (((-1,1)) y = np.array (([5,10,15,20,25,30,35,40,45]) # 创建和匹配模型模型 = LinearRegression).fitx, y) # 打印系数和截图 print ((f'Coefficient: {model.coef_}') print ((f'Intercept: {model.coef_') ``') 运行该脚本可以输出以下文档: `` Coefficient: [5,94 - 2,64 - 1,41 `x) 由于该输出方程可以写成零或不显著,所以可以将其写成 0 `` = b40 - 540 `x.