问题描述：一个人的身高除了随年龄变大而增长之外，在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响，本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响，并假定大致符合线性关系。
import copy
import numpy as np
from sklearn import linear_model
def linearRegressionPredict(x, y):
lr = linear_model.LinearRegression()
# 拟合
lr.fit(x, y)
return lr
# 儿童年龄,性别(0女1男),父亲身高,母亲身高,祖父身高,祖母身高,外祖父身高,外祖母身高
x = np.array([[1, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[3, 0, 180, 165, 175, 165, 173, 165],\
[4, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[6, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[8, 1, 180, 165, 175, 167, 170, 165],\
[10, 0, 180, 166, 175, 165, 170, 165],\
[11, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[12, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[13, 1, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[14, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[17, 0, 170, 165, 175, 165, 170, 165]])
# 儿童身高，单位：cm
y = np.array([60, 90, 100, 110,\
130, 140, 150, 164,\
160, 163, 168])
# 根据已知数据拟合最佳直线的系数和截距
lr = linearRegressionPredict(x, y)
# 查看最佳拟合系数
print('k:', lr.coef_)
# 截距
print('b:', lr.intercept_)
# 预测
xs = np.array([[10, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
[17, 1, 173, 153, 175, 161, 170, 161],\
[34, 0, 170, 165, 170, 165, 170, 165]])
for item in xs:
# 深复制，假设超过18岁以后就不再长高了
item1 = copy.deepcopy(item)
if item1[0] > 18:
item1[0] = 18
print(item, ':', lr.predict(item1.reshape(1,-1)))
运行结果：
k: [ 8.03076923e+00 -4.65384615e+00 2.87769231e+00 -5.61538462e-01
7.10542736e-15 5.07692308e+00 1.88461538e+00 0.00000000e+00]
b: -1523.15384615
[ 10 0 180 165 175 165 170 165] : [ 140.56153846]
[ 17 1 173 153 175 161 170 161] : [ 158.41]
[ 34 0 170 165 170 165 170 165] : [ 176.03076923]
