AI时代扑面而来，在大众面对ChatGPT和Sora发出无数惊叹号的时候，我决定不再只当一个AI时代的API调用者，而是去学习机器学习技术本身。
刚好公司也要往人工智能方向发展的计划，于是我开始从基础学习，发现了一个宝藏开源机器学习库：scikit-learn。
scikit-learn文档健全，社区生态非常完善，这也是我选择它进行学习的原因之一。它不仅提供了大量机器学习的算法实现和强大模型，还为开发者提供了数据生成和处理的函数，方便针对中小型数据（千万级以下数据）进行预测和分析。
机器学习根据数据的类型和学习任务不同大体分为监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习。
监督学习：
在监督学习中，算法接收到带有标签（或者目标）的训练数据，它的任务是学习一个从输入到输出的映射关系，以便对未标记的数据进行预测或分类。因此，监督学习的关键特征是训练数据集包含输入和对应的期望输出。这种期望输出可以是类别标签（分类任务）或连续值（回归任务）。
非监督学习：
在非监督学习中，算法接收到的训练数据没有任何标签信息，它的任务是从数据中发现隐藏的结构或模式。非监督学习的目标通常包括聚类（将数据划分为不同的组别）、降维（减少数据的维度以便更好地可视化或压缩数据）、关联规则挖掘等。
半监督学习：
半监督学习结合了监督学习和非监督学习的元素。在这种情况下，数据集中只有一小部分数据带有标签，而大多数数据是未标记的。半监督学习的目标是利用标记数据和未标记数据来提高模型的性能。
强化学习：
强化学习与监督学习和非监督学习有所不同，它涉及到代理与环境的交互，并根据执行的动作而获得的奖励或惩罚来学习最优策略。强化学习的目标是使代理在特定任务中获得最大的长期奖励。
最简单的一种回归任务就是线性回归，我就从这个学习任务开始入手。
线性回归就是一种分析方法，用来看看输入特征和输出目标之间是不是有线性关系。比如一个人的体重增加，和他每天摄入的能量以及消耗的能量有线性关系。
那么进行编程时间，首先安装scikit-learn库，可以使用pip命令如下：
pip install scikit-learn下面是一个线性回归的简单案例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Sample data
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) # Input feature
y = np.array([2, 3.5, 2.8, 4.6, 5.2]) # Output target
# Create a linear regression model
model = LinearRegression()
# Fit the model to the data
model.fit(X, y)
# Make predictions
X_new = np.array([[6], [7]]) # New data for prediction
predictions = model.predict(X_new)
print("Predictions:", predictions)执行这段代码，输出值为：
Predictions: [5.87 6.62]看起来似乎有点意思，但是我们怎么才知道这个预测是否准确呢？