對於你的線性回歸模型，你將使用 scikit-learn 的linearregression類。此類會提供函式fit()來將模型與資料進行擬合。
from sklearn.linear_model import linearregression
model = linearregression()
model.fit(x_values, y_values)
print(model.predict([ [127], [248] ]))
[[ 438.94308857, 127.14839521]]
如果有乙個**器變數，線條的方程是
y = m x + b
y=mx+b
圖形可能如下所示：
帶有乙個**器變數的線性回歸
新增乙個**器變數，變成兩個**器變數後，**方程是
y=m1x1+m2x2+b
要用圖形表示，我們需要三維圖形，並將線性回歸模型表示成乙個平面：
帶有兩個**器變數的線性回歸
你可以使用兩個以上的**器變數，實際上可以使用任意多個，只要有用即可！如果你使用n
n個**器變數，那麼模型可以用以下方程表示：
y=m1x1+m2x2+m3x3+...+mnxn+b
如果模型有多個**器變數，則很難用圖形呈現，但幸運的是，關於線性回歸的所有其他方面都保持不變。我們依然可以通過相同的方式擬合模型並作出**，我們來試試吧！
線性回歸隱含一系列前提假設，並非適合所有情形，因此應當注意以下兩個問題。
最適用於線性資料
容易受到異常值影響
線性回歸的目標是求取對訓練資料而言的 「最優擬合」 直線。如果資料集中存在不符合總體規律的異常值，最終結果將會存在不小偏差。
在第乙個圖表中，模型與資料相當擬合。
但若新增若干不符合規律的異常值，會明顯改變模型的**結果。
在大多數情況下，模型需要基本上能與大部分資料擬合，所以要小心異常值！
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