多元线性回归代码实现

以下是一个示例的 Python 多元线性回归代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量 X 和因变量 y
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]).T
y = np.array([2.1, 3.9, 6.1, 8.0, 10.1])

# 拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 输出模型系数
print('多元线性回归模型系数：', model.coef_)
print('截距项：', model.intercept_)

在上面的代码中，我们首先定义了自变量 X 和因变量 y，并将自变量 X 转置为行向量的形式，以便使用 scikit-learn 的 `LinearRegression` 类进行拟合。然后，我们使用 `fit` 方法拟合多元线性回归模型，并将模型存储在变量 `model` 中。最后，我们输出了模型系数和截距项。需要注意的是，scikit-learn 的 `LinearRegression` 类会自动添加常数项，无需手动添加。