python多元线性回归题目

Python中的多元线性回归是一种预测模型，用于研究两个或更多自变量如何影响一个因变量。它基于统计学中的线性关系假设，即自变量和因变量之间的关系可以用一条直线或者平面来描述。Python库如`sklearn`中的`LinearRegression`模块就是用来实现这一功能的。

在Python中，你可以按照以下步骤进行多元线性回归：

1. 导入所需的库：

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

2. 加载数据集（例如CSV文件）并预处理：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
X = data[['feature1', 'feature2', ...]] # 自变量
y = data['target'] # 因变量

3. 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)

4. 创建并训练模型：

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

5. 预测和评估模型性能：

y_pred = model.predict(X_test)
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))