Python简单预测模型(scikit-learn)
预测模型的基础构建，推荐你用 scikit-learn 试试这个线性回归的小例子，真挺适合上手的。它输入一组x值训练，预测新x的y，还能顺带计算下MSE，看下模型准不准。
用的是 scikit-learn 里的LinearRegression类，还有mean_squared_error函数，组合起来刚刚好。训练数据要注意格式，像reshape(-1, 1)这种小细节，别忘了。不然直接报错，挺烦的。
虽然例子用的是小数据集，但其实背后思路是通用的。比如你用来做房价预测、销量趋势、甚至用户活跃度评估都行——只要你的输入和输出有规律，它就能帮你建个大致的模型。
啦，想模型效果好，后续得做不少功课：特征工程、参数调优、交叉验证这些都挺重要的。你也可以往后拓展用随机森林、支持向量机啥的，scikit-learn 都支持。
这个小项目上手门槛低，代码清晰，适合快速试水预测建模。如果你刚想玩玩机器学习，或者想给实习生布置点任务，这个例子还挺合适。
相关拓展你也可以看看：价格预测 scikit-learn 回归示例 或 python 线性回归预测，跟这例子差不多路子。
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