使用python写实现多元回归分析过程的代码

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来进行多元线性回归分析。以下是一个简单的示例，展示了如何使用`sklearn.linear_model.LinearRegression`类进行多元回归：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

# 加载数据集（假设是从CSV文件读取）
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为你实际的数据文件路径

# 定义特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 这里是你的特征列名
y = data['target']  # 这里是你的目标变量列名

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
print("均方误差 (MSE):", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("决定系数 (R^2):", metrics.r2_score(y_test, y_pred))

# 如果需要，你可以使用model.coef_查看各个特征的权重系数

在这个例子中，我们首先加载数据，然后划分特征（X）和目标变量（y）。接着将数据分为训练集和测试集，创建线性回归模型并进行拟合，最后预测并评估模型的性能。