爬虫多因素线性回归代码

爬虫获取数据后，进行多因素线性回归分析通常涉及以下步骤：

首先，假设你已经用Python的`requests`库抓取了相关数据，并将其存储在一个CSV文件或其他合适的数据结构中。这里我们将使用`pandas`处理数据，`sklearn`进行线性回归：

1. **数据预处理**：
- 导入所需的库：

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

- 加载数据：

     data = pd.read_csv('your_data.csv')

2. **数据清洗与探索**：
- 检查并处理缺失值、异常值或错误格式的数据。
- 分析各特征与目标变量之间的关系。

3. **特征工程**：
- 根据业务知识选择合适的特征组合，可能需要对原始数据进行计算或转换。
- 划分特征（自变量X）和目标变量（因变量y）：

     X = data.drop('target_column', axis=1)  # 替换'target_column'为你的目标列名
     y = data['target_column']

4. **拆分数据集**：
- 将数据分为训练集和测试集：

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

5. **建立模型**：
使用`LinearRegression`实例化模型：

     model = LinearRegression()

6. **训练模型**：

     model.fit(X_train, y_train)

7. **预测**：
对测试集应用模型：

     y_pred = model.predict(X_test)

8. **评估模型性能**：
- 计算指标如R-squared、均方误差(MSE)等：

     print(f"R-squared: {metrics.r2_score(y_test, y_pred)}")
     print(f"MSE: {metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)}")

9. **保存模型**：
如果需要，你可以保存模型以便后续使用：

     joblib.dump(model, 'model.pkl')