机器学习多元线性回归python

机器学习中的多元线性回归是一种预测模型，它假设因变量（目标值）与一个或多个自变量（特征）之间存在线性关系。在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来进行多元线性回归。以下是基本步骤：

1. 导入库：

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

2. 加载数据：

data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的数据文件路径
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 根据实际特征列名替换
y = data['target'] # 目标变量

3. 数据预处理（分割数据集，标准化等）：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

print("Mean Absolute Error:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print("Mean Squared Error:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("R-squared Score:", metrics.r2_score(y_test, y_pred))