数学建模所用到的常用python模型代码

以下是数学建模常用的Python模型代码：

线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建模型对象
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

逻辑回归模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型对象
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

决策树模型

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建模型对象
model = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

随机森林模型

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建模型对象
model = RandomForestClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

支持向量机模型

from sklearn.svm import SVC

# 创建模型对象
model = SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

聚类模型

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建模型对象
model = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
model.fit(X_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

以上是数学建模中常用的Python模型代码，需要根据具体问题选择合适的模型进行使用