Sklearn线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建并拟合模型
X = [[6], [8], [10], [15], [18]]
y = [[20], [25], [35], [50], [60]]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_,model.intercept_)
predict_data = np.array([12]).reshape(-1, 1)
predict_result = model.predict(predict_data)
print('预测一张12英寸(1英寸=2.54cm)匹萨价格：$%.2f' % predict_result)

注意：
reshape(-1, 1) 表示 固定1列，多少行不确定，以实际情况为准。