这是一个完整的前后端系统，用于多维数据的导入、模型拟合、训练和预测。

• 导入多维数据集
• 支持多种机器学习模型进行数据拟合
• 可视化展示拟合程度
• 模型训练与参数调整
• 基于训练好的模型进行预测

• 前端：React.js + Ant Design + Echarts
• 后端：Python + FastAPI
• 机器学习：Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

``` . ├── backend/ # 后端代码 │ ├── app/ # FastAPI应用 │ └── requirements.txt # 后端依赖 ├── frontend/ # 前端代码 │ ├── public/ # 静态资源 │ └── src/ # 源代码 ├── data/ # 数据存储目录 └── README.md # 项目说明 ```

```bash cd backend pip install -r requirements.txt uvicorn app.main:app --reload ```

```bash cd frontend npm install npm start ```

1. 通过前端界面上传多维数据集
2. 选择合适的机器学习模型
3. 设置模型参数并进行训练
4. 查看拟合结果和评估指标
5. 使用训练好的模型进行预测

• 线性回归
• 多项式回归
• 支持向量机回归
• 随机森林回归
• 神经网络回归
• 等等