如今，科技的发展让人工智能变得越来越触手可及。短短几行代码就能构建出令人惊叹的人工智能应用！💪 下面就让我们一起看看如何用三行Python代码来实现一个基础的人工智能模型吧！
首先，我们需要导入必要的库raries。这将为我们提供构建AI模型所需的所有功能和工具。📚
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
```
接下来，我们准备数据，并将其拆分为训练集和测试集，以便我们可以训练模型并评估其性能。📊
```python
X, y = np.random.rand(100, 5), np.random.randint(0, 2, 100)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
```
最后，我们创建并训练我们的模型。这里我们使用逻辑回归模型，它可以解决分类问题。🎯
```python
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
🎉 这就是全部内容了！通过这三行简单的代码，我们就创建了一个基本的人工智能模型。当然，实际应用中可能需要更多的代码和更复杂的数据处理步骤，但这足以展示Python的强大之处以及AI的易接近性。希望这篇分享对你有所帮助！🔍
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