用 Python 构建机器学习王国，实现智慧生活的新篇章
机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出决策。机器学习算法可以通过训练数据来学习，并根据学到的知识对新数据做出预测或决策。
python是一种通用的、解释型、面向对象的编程语言。它具有简单、易学、功能强大的特点，非常适合用于机器学习。Python提供了丰富的机器学习库，可以帮助我们轻松地构建机器学习模型。
以下是一个使用 Python 构建机器学习王国的示例代码：
# 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression 1. 加载数据 data = pd.read_csv("data.csv") 1. 将数据分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("target", axis=1), data["target"], test_size=0.2, random_state=42) 1. 创建线性回归模型 model = LinearRegression() 1. 训练模型 model.fit(X_train, y_train) 1. 评估模型 score = model.score(X_test, y_test) 1. 打印模型得分 print("模型得分：", score)登录后复制
