多元线性回归求解可信度测试代码

当涉及到多元线性回归的可信度测试时，一个常用的方法是计算回归模型的拟合优度（goodness of fit）。通常，我们使用R平方（R-squared）作为衡量模型拟合程度的指标。

以下是一个示例代码，用于计算多元线性回归模型的可信度测试：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 自变量
y = np.array([10, 20, 30])  # 因变量

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X, y)

# 计算R平方
r_squared = model.score(X, y)

print("R-squared:", r_squared)

在上面的示例中，我们首先准备了自变量X和因变量y的数据。然后，创建了一个线性回归模型，并使用`fit()`方法拟合数据。最后，使用`score()`方法计算模型的R平方，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的数据和模型。同时，还可以使用其他指标来评估模型的可信度，如调整后的R平方、F统计量等，具体选择哪种指标取决于具体情况和需求。