.python机器学习:: 📈建立简单线性回归模型(1)_创建线性回归模型对象

在机器学习的世界里，线性回归是一个经典的入门工具，它能够帮助我们理解数据之间的关系。今天，让我们一起用Python探索如何创建一个简单的线性回归模型！🚀

首先，我们需要导入必要的库。`numpy`用于处理数值计算，而`sklearn`中的`LinearRegression`是构建线性回归模型的核心工具。💡

```python

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

```

接下来，创建线性回归模型对象的过程非常简单。通过`LinearRegression()`函数，我们可以轻松初始化一个模型实例。这个对象将成为我们后续训练和预测的基础。✨

```python

创建模型对象

model = LinearRegression()

print("模型已成功创建！")

```

虽然目前模型还未经过训练，但它已经准备好接收数据并学习数据背后的模式了。在下一篇文章中，我们将使用真实数据来训练这个模型，并观察它的表现如何！🔍

线性回归不仅易于实现，而且是理解机器学习的重要起点。期待你跟随我们一起深入探索！🌟