在列表中保存LinearRegression (来自sklearn.linear_model)系数

LinearRegression是sklearn库中的一个类，用于实现线性回归模型。线性回归模型是一种用于建模和预测连续数值输出的监督学习算法。它基于输入特征和输出之间的线性关系进行建模。

LinearRegression类的主要功能是拟合训练数据，找到一条最佳拟合直线（或超平面），以最小化实际值与预测值之间的误差平方和。该类可以通过计算系数来描述线性回归模型。系数代表了每个特征对目标变量的影响程度。

使用LinearRegression类进行线性回归建模的一般步骤如下：

1. 导入sklearn.linear_model模块中的LinearRegression类。
2. 创建LinearRegression对象。
3. 准备训练数据，将输入特征和对应的输出值作为输入。
4. 调用LinearRegression对象的fit方法，对训练数据进行拟合。
5. 调用LinearRegression对象的coef_属性，获取线性回归模型的系数。

LinearRegression类的优势在于其简单易用的接口和高效的性能。它适用于许多线性回归任务，如预测房价、销售量等连续数值输出的问题。

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1. 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tencent-ml-platform）：提供了基于云端的机器学习开发环境，可以方便地进行模型训练和部署。

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