python多元回归方程

在 Python 中进行多元回归建模可以使用 statsmodels 或者 scikit-learn 等库。下面是一个使用 statsmodels 进行多元回归的示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 拟合模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出模型摘要
print(model.summary())

在上面的代码中，data.csv 是包含自变量和因变量的数据文件。X 和 y 分别是自变量和因变量的数据，需要根据实际情况进行调整。最后，使用 `sm.OLS()` 函数拟合模型，然后输出摘要信息，包括回归系数、截距、拟合优度等等。