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python 怎么多元线性回归

时间: 2023-09-08 13:14:21 浏览: 72

在 Python 中使用多元线性回归，可以使用 scikit-learn 库中的 LinearRegression 类。其步骤如下： 1. 导入所需库和数据 ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入数据 data = pd.read_csv('data.csv') ``` 2. 确定自变量和因变量 ```python # 确定自变量和因变量 X = data[['x1', 'x2', 'x3']] y = data['y'] ``` 3. 创建线性回归模型 ```python # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() ``` 4. 训练模型 ```python # 训练模型 model.fit(X, y) ``` 5. 预测结果 ```python # 预测结果 y_pred = model.predict(X) ``` 6. 输出模型参数 ```python # 输出模型参数 print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) ``` 其中，`model.coef_` 表示自变量的系数，`model.intercept_` 表示截距。完整代码如下： ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 确定自变量和因变量 X = data[['x1', 'x2', 'x3']] y = data['y'] # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X) # 输出模型参数 print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) ```

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