mindspore多元线性回归

MindSpore 是华为开源的一个深度学习框架，它支持多种机器学习模型的实现，包括多元线性回归（Multivariate Linear Regression）。多元线性回归是一种预测模型，用于研究一个或多个自变量如何影响一个因变量。在 MindSpore 中，你可以通过`nn.Linear`模块创建一个线性回归层，并利用其训练数据集对模型进行拟合。

步骤大致如下：
1. 导入必要的模块：

from mindspore import nn, Tensor, Model

2. 定义网络结构：

class MultiLinearRegression(nn.Cell):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(MultiLinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def construct(self, x):
        return self.linear(x)

3. 初始化模型并设置超参数：

input_dim = ...  # 输入特征维度
output_dim = ...  # 输出变量维度
model = MultiLinearRegression(input_dim, output_dim)

4. 加载数据，设定损失函数（如均方误差MSE）、优化器以及学习率等：

# 假设data是一个包含输入特征x和目标y的数据集
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=0.01)

5. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for data in data_loader:
        x, y = data
        predict_y = model(x)
        loss = loss_fn(predict_y, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()