多远线性回归python

多线性回归是一种预测连续值的统计模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。在Python中，可以使用多个库来进行多元线性回归分析，其中最常用的库是statsmodels和scikit-learn。下面是一个使用statsmodels库进行多元线性回归的示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 准备自变量和因变量数据
X = df[['变量1', '变量2', '变量3', ...]]  # 自变量矩阵
y = df['因变量']  # 因变量

# 向自变量矩阵添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 拟合多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()
# 打印模型的概览信息
print(results.summary())

在上述代码中，你需要将"变量1"、"变量2"等替换为实际的自变量列名，"因变量"替换为实际的因变量列名，"df"是你所使用的数据框的名称。运行这段代码后，你将获得多元线性回归模型的详细概览信息，包括参数估计、显著性检验、拟合优度等指标。