多元线性回归降维代码

以下是使用主成分分析（PCA）进行多元线性回归降维的Python代码示例：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设X是我们的特征矩阵，y是我们的目标变量
# 首先，我们需要对特征矩阵进行特征缩放和均值归一化
# 然后，我们可以使用PCA来降低特征的维度
# 最后，我们可以使用线性回归模型来拟合数据

# 特征缩放和均值归一化
X_scaled = (X - X.mean()) / X.std()
# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)  # 选择要保留的主成分数量
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

# 线性回归模型拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X_pca, y)

在这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的PCA类和LinearRegression类。首先，我们对特征矩阵进行了特征缩放和均值归一化，然后使用PCA将特征降到了2维。最后，我们使用线性回归模型拟合了数据。