jupyter多元线性回归分析

多元线性回归分析是一种统计方法，用于研究多个自变量与一个连续性目标变量之间的关系。在多元线性回归中，我们可以使用多个自变量来预测目标变量的值。多元线性回归的基本原理和计算过程与一元线性回归相似，但由于自变量的个数增加，计算变得更加复杂，通常需要借助统计软件进行计算。选择合适的自变量是进行多元回归预测的重要前提之一，可以利用变量之间的相关矩阵来解决自变量的选择问题。\[2\]

在Jupyter中进行多元线性回归分析，你可以使用Python的统计库（如statsmodels或scikit-learn）来实现。首先，你需要准备好包含自变量和目标变量的数据集。然后，你可以使用适当的函数或类来拟合多元线性回归模型，并获取回归系数和其他统计信息。最后，你可以使用模型来进行预测和分析。具体的步骤和代码实现可以根据你的具体需求和数据集来进行调整。
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- *1* *3* [机器学习 jupyter Python 线性回归（自己写的算法）](https://blog.csdn.net/qq_45059457/article/details/106039860)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [jupyter多元线性回归算法预测房价](https://blog.csdn.net/weixin_46129506/article/details/120954412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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