本文代码采用sklearn扩展库实现，使用线性回归算法解决下面的问题：根据平面上已知3个点的坐标，拟合最佳直线斜率k和截距b，然后根据拟合的结果对给出的x坐标进行预测，得到y坐标。
fromsklearnimportlinear_model
deflinearRegressionPredict(x, y):
lr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合
lr.fit(x, y)
returnlr
# 平面上三个点的x轴坐标
x = [[1], [5], [7]]
# 平面上三个点的y轴坐标
y = [[3], [100], [120]]
# 根据已知3个点拟合最佳直线的系数和截距
lr = linearRegressionPredict(x, y)
# 查看最佳拟合系数
print('k:', lr.coef_)
# 截距
print('b:', lr.intercept_)
# 测试代码，预测
xs = [[[3]], [[5]], [[7]], [[10]]]
foriteminxs:
print(item,':', lr.predict(item))
运行结果：
k: [[ 20.17857143]]
b: [-13.10714286]
[[3]] : [[ 47.42857143]]
[[5]] : [[ 87.78571429]]
[[7]] : [[ 128.14285714]]
[[10]] : [[ 188.67857143]]
----------喜大普奔----------
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