python多元线性回归算法

多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计模型。在Python中，可以使用多个库来实现多元线性回归算法，例如scikit-learn和statsmodels。

使用scikit-learn库进行多元线性回归的步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 创建一个LinearRegression对象：

regressor = LinearRegression()

3. 准备自变量和因变量数据：

X = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ...]  # 自变量数据，每个样本的自变量为一个列表
y = [y1, y2, ...]  # 因变量数据，每个样本的因变量为一个数值

4. 拟合模型：

regressor.fit(X, y)

5. 查看回归系数和截距：

print(regressor.coef_)  # 回归系数
print(regressor.intercept_)  # 截距

6. 预测新的样本：

X_new = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ...]  # 新样本的自变量数据
y_pred = regressor.predict(X_new)  # 预测的因变量值