2.2.2　进行预测

想象一下某人带着一条直线（即w值）来找你，要求你使用这条直线根据x的值预测的值，就像根据座位预订数预测比萨销量一样。我们可以使用如下单行程序：

其中predict()函数实现根据座位预订数预测比萨销量的功能。更确切地说，这个函数使用输入变量和w来计算。

这个小型函数比你想象的要更加强大。特别地，X既可以是单个数值，又可以是整个被保存下来的数组。NumPy提供了它自己专用的数组类型，可以支持广播（broadcast）操作：如果将一个座位预订数组乘以w值，那么NumPy会将数组中的每个元素都乘以w值，并返回一个关于比萨销量预测值的数组。这是一种可以一次性获得多个预测的便捷方法。

在2.2节开始部分，我们使用手工给出的直线公式来匹配座位预订数与比萨销量之间的数量关系。predict()函数的原理与用手工画出直线的原理是一样的，但predict()函数会更加精确。如果座位预订数有20个，那么会卖出多少个比萨呢？如果把直线的w设为2.1，记作predict(20,2.1)，那么就预测出比萨数为42。

这就是线性回归的第二阶段需要完成的工作。现在我们来处理更为复杂的第一阶段。需要使用几页的篇幅进行介绍，所以请你跟上。