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在 Python 中，可以使用 NumPy 和 Scikit-learn 庫來實現(xiàn)一元線性回歸。
以下是一元線性回歸的實現(xiàn)步驟：

1. 導(dǎo)入所需的庫：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

1. 定義輸入特征 X 和目標變量 y：

X = np.array([[1], [2], [3], [4]])  # 輸入特征
y = np.array([2, 4, 5, 8])  # 目標變量 

1. 創(chuàng)建線性回歸模型對象：

model = LinearRegression()

1. 將數(shù)據(jù)擬合到模型中：

model.fit(X, y)

1. 預(yù)測新的數(shù)據(jù)：

X_new = np.array([[5]])  # 新輸入特征
y_pred = model.predict(X_new)

完整的代碼如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定義輸入特征 X 和目標變量 y
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 5, 8])
# 創(chuàng)建線性回歸模型對象
model = LinearRegression()
# 將數(shù)據(jù)擬合到模型中
model.fit(X, y)
# 預(yù)測新的數(shù)據(jù)
X_new = np.array([[5]])
y_pred = model.predict(X_new)
print(y_pred)

運行代碼后，將輸出預(yù)測結(jié)果。這就是一元線性回歸的實現(xiàn)方法。

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