Python多元二次回归代码

在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`LinearRegression`或更高级的`LinearRegression`子类（如` Ridge Regression`, `Lasso Regression`等）来进行多元二次回归。但如果你想要执行纯Python的多元二次回归（即多项式回归），你可以手动创建一个多项式的特征矩阵，然后用线性回归模型处理。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有一个数据集X, y，其中X是特征，y是目标值
X = np.array([[x1, x2, x3], ...])  # 其中x1, x2, x3是特征变量，每个样本有三个特征
y = np.array([target1, target2, ...])  # 目标值

# 创建二阶多项式特征
degree = 2
poly_features = PolynomialFeatures(degree=degree)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)

# 预测
predictions = model.predict(X_poly)

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