多元线性回归sklearn使用

多元线性回归是一种统计模型，它用于预测因变量如何依赖于一个或多个自变量。在Python的Scikit-learn库中，`LinearRegression`模块实现了这种回归算法。以下是使用`sklearn`进行多元线性回归的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import pandas as pd

2. **加载数据**：
假设你有一个CSV文件包含自变量(X)和因变量(y)的数据，可以用pandas读取：

   data = pd.read_csv('your_data.csv')
   X = data.iloc[:, :-1]  # 自变量（特征）
   y = data.iloc[:, -1]  # 因变量（目标值）

3. **拆分数据集**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建并训练模型**：

   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

5. **评估模型**：

   predictions = model.predict(X_test)

可以通过计算R²分数、均方误差(MSE)等指标来评估模型性能。

6. **保存或使用模型**：

   save_model(model, 'multilinear_regression.pkl')  # 仅作为示例，实际操作取决于需求