利用sklearn调库实现线性回归

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

reg=LinearRegression()
X=2*np.random.rand(100,1)
Y=4+3*X+np.random.rand(100,1)
reg.fit(X,Y)#训练

data=2*np.random.rand(100,1)#100行1列的范围为【0,2）的矩阵
plt.plot(X,Y,'+')
plt.plot(data,reg.predict(data))
plt.show()
print(reg.intercept_,reg.coef_)#输出截距和各系数

 简单的调库，没有难度