以下是一个简单的使用 Jupyter Notebook 进行线性回归的机器学习代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成一些示例数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 1) y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测新数据 new_X = np.array([[0.5], [0.6]]) predicted_y = model.predict(new_X) # 绘制数据和拟合直线 plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, model.predict(X), color='red') plt.show() ``` 对于这个代码，有以下 3 点需要额外注意： 1. 数据的生成方式可能需要根据实际问题进行调整。 2. 模型的选择要根据数据特点和任务需求。 3. 绘图部分可以根据需要进行更详细的定制，比如添加标题、坐标轴标签等。 [2024-11-29 14:53:34 | AI写代码神器 | 258点数解答]