機械学習コードの戦闘線形回帰（一変量）（線形回帰）

1.実験目的

線形回帰モデルを使用して、2020年のカナダ国民の1人あたりの所得を予測します。

データリンク
パスワード：zc6h

2.必要なモジュールをインポートしてデータを読み取る

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression    #导入线性回归模块
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('canada_per_capita_income.csv')
df.head()

3.現在のデータ分布の散布図を描く

%matplotlib inline
plt.scatter(df.year,df['per capita income (US$)'],color='red',marker='+')   #观看数据分布
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('per capita income (US$)')

4.データとタグを抽出する

new_df = df.drop('per capita income (US$)',axis='columns')     #数据
new_df.head()

price = df['per capita income (US$)']    #标签
price.head()

5.トレーニング+予測

reg = LinearRegression()    #实例化模型
reg.fit(new_df,price)     #训练

reg.predict([[2020]])     #预测2020年房价