多元回归分析python代码实现

多元回归分析的Python代码实现如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据导入与清洗
pd_data = pd.read_csv("xxxx.csv")

# 划分特征和标签
X = pd_data.iloc\[:, 1:\]  # 特征
y = pd_data.iloc\[:, 0\]  # 标签

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8)

# 线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
train_score = model.score(X_train, y_train)  # 训练集评分
test_score = model.score(X_test, y_test)  # 测试集评分

# 打印结果
print("训练集评分:", train_score)
print("测试集评分:", test_score)

以上代码首先导入所需的库，然后使用`pd.read_csv`函数导入数据集。接下来，将数据集划分为特征和标签，并使用`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后，创建线性回归模型并使用`fit`函数拟合训练集数据。最后，使用`score`函数计算训练集和测试集的评分，并打印结果。

请注意，代码中的"xxxx.csv"应替换为实际的数据集文件名。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多元统计分析 多元线性回归 python代码实现 简单线性回归](https://blog.csdn.net/qq_51308613/article/details/123768533)[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]
[ .reference_list ]