二维数组的sklearn线性回归

二维数组是指由多个一维数组组成的数据结构，每个一维数组称为二维数组的行，而每个元素则是二维数组的列。在Python中，可以使用列表嵌套的方式来表示二维数组。

sklearn是一个Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括线性回归。线性回归是一种用于建立线性关系模型的统计学方法，通过拟合数据点与最佳拟合直线之间的差异来预测因变量的值。

在sklearn中，可以使用LinearRegression类来进行线性回归。以下是一个完整的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义输入特征和目标变量
X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y = [2, 3, 4, 5]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[3, 4], [4, 5]]
predictions = model.predict(new_data)

print(predictions)

在上述代码中，我们首先导入了LinearRegression类，然后定义了输入特征X和目标变量y。接下来，我们创建了一个线性回归模型，并使用fit方法拟合数据。最后，我们使用predict方法对新数据进行预测，并打印出预测结果。

线性回归的优势在于简单易懂，计算速度快，并且可以用于预测连续型的因变量。它在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、社会科学等。

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