Python 两个自变量一个因变量拟合

可以使用Python中的statsmodels库来拟合具有多个自变量的函数。具体来说，可以使用statsmodels.formula.api中的ols函数来实现。下面是一个例子：

假设我们有一个数据集，其中有两个自变量x1和x2，一个因变量y。我们想要拟合一个形如y = a*x1 + b*x2 + c的线性模型。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf

# 创建一个数据集
data = {'x1': [1, 2, 3, 4, 5], 'x2': [2, 4, 6, 8, 10], 'y': [5, 7, 9, 11, 13]}
df = pd.DataFrame(data)

# 拟合线性模型
model = smf.ols(formula='y ~ x1 + x2', data=df).fit()

# 输出模型的摘要信息
print(model.summary())

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含x1、x2和y的数据集。然后，我们使用ols函数拟合了一个形如y = a*x1 + b*x2 + c的线性模型，并将数据集传递给该函数。最后，我们输出了模型的摘要信息，其中包括拟合结果、拟合优度等信息。