sklearn的datasets库初学

from sklearn import datasets
import numpy as np
from  sklearn.linear_model import LinearRegression

loaded_data=datasets.load_boston()#波士顿房价数据
data_X=loaded_data.data #x
data_y=loaded_data.target #y

model=LinearRegression()#定义model，这里可以尝试不同的参数
model.fit(data_X,data_y)#去学习

print(model.predict(data_X[:4,:])) #预测前四个数据是多少
print(data_y[:4])#输出前四个值

#使用sklearn的datasets库 创造数据
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

X,y=datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_targets=1,noise=1)
plt.scatter(X,y)
plt.show()