python实现多元线性回归回归方程

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现多元线性回归。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
y = [10, 20, 30]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 打印回归系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

# 预测新数据
new_X = [[10, 11, 12], [13, 14, 15]]
print('Predictions:', model.predict(new_X))

在这个示例中，我们使用了三个自变量（X1、X2和X3）和一个因变量（y）。我们首先定义了自变量和因变量的值，然后创建了一个LinearRegression对象。我们使用fit()方法来训练模型，并使用coef_和intercept_属性来打印回归系数和截距。最后，我们使用predict()方法来预测新数据的值。