python多元线性回归模型代码

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建多元线性回归模型。这里是一个简单的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设我们有一个名为data的数据集，包含特征变量X和目标变量y
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际数据文件路径
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 将特征列替换为你的真实特征名
y = data['target']  # 替换为目标变量名

# 创建线性回归模型实例
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[value1, value2, value3]]  # 新的输入值，替换为实际数值
prediction = model.predict(new_data)

print("预测结果：", prediction)

在这个例子中，我们首先导入了`LinearRegression`模型，然后加载数据并准备特征和目标变量。接着，我们创建了一个线性回归模型，并用训练数据拟合它。最后，我们对新的输入数据进行预测。