Sklearn的datasets数据库

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#来导入sklearn提供的波士顿房价的数据
loaded_data = datasets.load_boston()
X_data = loaded_data.data
y_data = loaded_data.target
model = LinearRegression()  #模型用线性回归哟
model.fit(X_data,y_data)

#先显示前面4个
print(model.predict(X_data[:4,:]))
print(y_data[:4])

X,y = datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_targets=1,noise=1)
#有100个样本，特征一个，目标变量一个，来玩画图

import matplotlib.pyplot as plt
#画X，y的散点图咯
plt.scatter(X,y)
plt.show()

#把noise变大点，会更加离散，例如noise=10
X,y = datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_targets=1,noise=10)
plt.scatter(X,y)
plt.show()