多元线性回归用python怎么做呀

多元线性回归是用于预测一个因变量与多个自变量之间关系的统计模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现多元线性回归。

以下是一个简单的多元线性回归示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义因变量和自变量
y = data['target']
X = data[['feature_1', 'feature_2', 'feature_3']]

# 创建模型对象并拟合数据集
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型参数
print('Intercept:', model.intercept_)
print('Coefficients:', model.coef_)

其中，`data.csv`是包含因变量和自变量数据的CSV文件。`y`是一个包含因变量的Pandas序列，`X`是一个包含多个自变量的Pandas DataFrame。我们使用`LinearRegression`类创建一个多元线性回归模型，并使用`fit`方法拟合数据集。最后，我们可以使用`intercept_`和`coef_`属性输出模型的截距和系数。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上，在进行多元线性回归时，还需要进行数据预处理、特征选择等工作，以确保模型的准确性和可靠性。