sklearn包求回归方程

sklearn是一个强大的Python机器学习库，它提供了多种方法来求解回归方程。在使用sklearn求回归方程的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和数据集：使用pandas库导入Excel文件，并将数据集存储在DataFrame中。

2. 绘制散点图：使用scatter_matrix()方法绘制多个变量之间的散点图，以了解它们之间的关系。

3. 导入sklearn库：导入所需的sklearn库，例如LinearRegression。

4. 创建模型并拟合数据：实例化LinearRegression对象，并使用fit()方法将数据集拟合到模型中。

5. 提取系数和偏置：从训练好的模型中提取回归方程的系数和偏置。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from pandas.plotting import scatter_matrix

# 1. 导入excel文件和相关库
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 2. 绘制多个变量两两之间的散点图
scatter_matrix(data)

# 3. 导入sklearn
model = LinearRegression()

# 4. 创建模型并拟合数据
X = data[['Feature1', 'Feature2', 'Feature3']]  # 特征变量
y = data['Target']  # 目标变量
model.fit(X, y)

# 5. 提取系数和偏值
w = model.coef_  # 系数
b = model.intercept_  # 偏值
print("w is: ", w)
print("b is: ", b)

希望这能帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。