多元线性回归模型并给出可视化图 python

多元线性回归模型是一种统计学习方法，用于建立多个自变量和一个因变量之间的关系。在 python 中，可以使用 scikit-learn 库来建立多元线性回归模型。下面是一个示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

# 可视化结果
plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")
plt.show()

其中，`data.csv` 是一个包含自变量和因变量的数据集。`X` 是一个包含自变量的 DataFrame，`y` 是一个包含因变量的 Series。`LinearRegression` 是 scikit-learn 中的一个类，用于建立线性回归模型。`fit` 方法用于拟合模型，`predict` 方法用于预测结果。最后，使用 `matplotlib` 库来可视化预测结果。