[sklearn机器学习]线性回归模型
线性回归模型是最简单的机器学习，其数学公式为：
y=ax1+bx2+cx3+…+Z
例如y=2x+4就符合线性回归的模型，其坐标图如下：
加入我们不给计算机这个模型的式子，只给出几个x-y对应的值，那么机器能推出来吗？
例如：
| x | y |
|---|---|
| 0 | 4 |
| 1 | 6 |
| 2 | 8 |
| 3 | 10 |
| 4 | ？ |
我们人类可以根据这个表格轻易的推出这个式子式y=2x+4，进而x=4时y=12,下面我们在python中输入这些训练数据，尝试用python推出x=4时y的值
首先导入线性回归模型的线性归回类
然后实例化对象
模型训练，注意输入的训练数据是二维数组，训练值是一维数组
最后模型预测，输入单个数组的二维数组4
然后我们输入pre，来查看pre的值：
可见其返回值为一维数组，只有一个数据，就是x=4时对应的y值：12.000
训练和测试模型时，其输入的数据和对应的值有以下关系：
| a1 | a2 | a3 | a4 | … | y |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 6 | |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 8 | |
| 3 | 0 | 0 | 0 | 10 |
其中每一行就是一个训练数据可以有多个系数，但是y=2x+4只有一个系数，但我们依然要以二维数组的方式输入
完整代码如下：
from sklearn.linear_model import LinearRegressionclf = LinearRegression()
clf.fit([[0], [1], [2], [3]], [4, 6, 8, 10]) # 模型训练
pre = clf.predict([[4]]) # 模型预测
测试二：y=3x1+4x2+5x3+8;
对应的数值表为：
| x1 | x2 | x3 | y |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 34 |
| 2 | 1 | 3 | 33 |
| 3 | 2 | 1 | 30 |
| 4 | 5 | 6 | ？ |
| 7 | 8 | 9 | ？ |
我们输入数据：
运行完成后我们看到：
预测的结果显而易见是错误的，这个可能是训练集太少的因素，我们不妨多数输入几个数据：
| x1 | x2 | x3 | y |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 34 |
| 2 | 1 | 3 | 33 |
| 3 | 2 | 1 | 30 |
| 1 | 1 | 1 | 20 |
| 2 | 2 | 2 | 32 |
重新输出训练集和测试集：
可以看到，结果已经出来了：
和我们用计算器直接算出来的结果一样：
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