多元线性回归sklearn

多元线性回归可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现。该类的构造函数参数包括fit_intercept（是否计算截距项，默认为True）、normalize（是否对特征进行归一化，默认为False）、copy_X（是否复制特征矩阵，默认为True）和n_jobs（并行计算的数量，默认为None）。该类提供了fit()方法用于拟合训练数据，并可以通过coef_属性获取回归参数w的最优解。在多元线性回归中，为了求解参数w的最优解，我们需要使用最小二乘法，其中损失函数定义为最小化误差平方和。为了求解w的最优解，我们可以通过左乘X的转置矩阵X^T与X的逆矩阵来实现。在使用scikit-learn库的LinearRegression类进行多元线性回归时，这个步骤会自动完成。