多元回归分析 sklearn

多元回归分析是一种统计方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。在Python中，可以使用scikit-learn（sklearn）库来进行多元回归分析。

首先，需要导入所需的模块和函数：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，准备数据集。假设有一个包含多个自变量和一个因变量的数据集。可以使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，创建一个线性回归模型并进行训练：

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

训练完成后，可以使用模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差（MSE）：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上就是使用sklearn进行多元回归分析的基本步骤。当然，在实际应用中可能还会涉及特征工程、模型调参等其他步骤，这里只是简单介绍了一种基本的流程。