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在 Python 中，可以使用 NumPy 和 Scikit-learn 库来实现一元线性回归。
以下是一元线性回归的实现步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

1. 定义输入特征 X 和目标变量 y：

X = np.array([[1], [2], [3], [4]])  # 输入特征
y = np.array([2, 4, 5, 8])  # 目标变量 

1. 创建线性回归模型对象：

model = LinearRegression()

1. 将数据拟合到模型中：

model.fit(X, y)

1. 预测新的数据：

X_new = np.array([[5]])  # 新输入特征
y_pred = model.predict(X_new)

完整的代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义输入特征 X 和目标变量 y
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 5, 8])
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 将数据拟合到模型中
model.fit(X, y)
# 预测新的数据
X_new = np.array([[5]])
y_pred = model.predict(X_new)
print(y_pred)

运行代码后，将输出预测结果。这就是一元线性回归的实现方法。

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