numpy多元线性回归python

NumPy是一个强大的Python库，主要用于科学计算，而多元线性回归是一种预测模型，它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系。在Python中，我们可以利用NumPy的数学功能以及Scikit-Learn这样的机器学习库来进行多元线性回归。

首先，你需要安装`numpy`和`scikit-learn`库。在`scikit-learn`中，可以使用`LinearRegression`类进行多元线性回归。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有自变量X（二维数组）和因变量y的数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 输入特征矩阵
y = np.array([7, 8, 9])  # 输出结果

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

# 预测新数据
new_data = np.array([[7, 8], [9, 10]])  # 新的输入数据点
predictions = model.predict(new_data)

print("模型系数:", model.coef_)
print("偏置项:", model.intercept_)

在这个例子中，我们创建了一个线性回归模型，并通过拟合数据集来找到最佳拟合线。`model.coef_`返回的是权重向量（每个特征对应的系数），`model.intercept_`则是截距。