python拟合多元线性回归

在Python中，可以使用线性回归模型来拟合多元线性回归。首先，导入所需的库，如numpy和sklearn中的LinearRegression模块。然后，准备好训练数据集，包括自变量和因变量。接下来，创建一个线性回归模型对象，并使用fit()函数将训练数据集拟合到模型中。最后，可以通过访问模型的intercept_属性获取截距，通过coef_属性获取回归系数。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备训练数据集
X_train = np.array(\[\[x1, x2, x3, ...\], \[x1, x2, x3, ...\], ...\])  # 自变量
Y_train = np.array(\[y1, y2, y3, ...\])  # 因变量

# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()

# 拟合训练数据集
model.fit(X_train, Y_train)

# 获取截距和回归系数
intercept = model.intercept_
coefficients = model.coef_

# 打印结果
print("最佳拟合线: 截距", intercept, ", 回归系数:", coefficients)

这段代码中，X_train是一个二维数组，每一行代表一个样本的自变量取值，Y_train是一个一维数组，代表每个样本的因变量取值。通过fit()函数将训练数据集拟合到线性回归模型中，然后可以通过intercept_属性获取截距，通过coef_属性获取回归系数。最后，将结果打印出来。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python实现多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_40014576/article/details/79918819)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [利用python实现多元线性回归](https://blog.csdn.net/m0_53653974/article/details/124858229)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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