在Chrome OS上使用Python进行机器学习

本示例代码展示了如何在Chrome OS上使用Python进行机器学习模型的训练和预测。实现方式是使用谷歌提供的Colaboratory，一个基于云端的交互式笔记本环境，配合读取并处理谷歌云端硬盘中的数据集。

# 安装必要的库
!pip install tensorflow
!pip install pandas

# 导入数据集并进行预处理
from google.colab import drive

drive.mount('/content/gdrive')

dataset = pd.read_csv('/content/gdrive/My Drive/dataset.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

# 构建机器学习模型
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测结果并评估模型准确度
y_pred = regressor.predict(X_test)

from sklearn.metrics import r2_score

print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))

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