线性回归脚本在Python中不起作用

可能是由于以下几个原因：

1. 数据预处理问题：线性回归模型对数据的要求比较严格，可能需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。可以使用Python中的数据处理库（如pandas）来进行数据预处理。
2. 数据不满足线性关系：线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，如果数据不满足这个假设，线性回归模型可能无法准确预测。可以通过可视化数据、观察数据分布情况来判断是否满足线性关系。
3. 模型参数设置问题：线性回归模型中有一些参数需要设置，如正则化参数、学习率等。不同的参数设置可能会导致模型效果不同。可以尝试调整参数来改善模型效果。
4. 数据量不足：线性回归模型对于数据量要求较高，如果数据量过小，模型可能无法准确拟合数据。可以尝试增加数据量或使用其他更适合小样本数据的模型。

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总结：要解决线性回归脚本在Python中不起作用的问题，可以从数据预处理、数据关系、模型参数设置和数据量等方面进行排查和调整。腾讯云机器学习平台可以提供相应的工具和服务来支持线性回归模型的训练和部署。