多变量线性回归预测模型的代码

好的，以下是Jupyter Notebook中多变量线性回归预测模型的代码：

首先，需要导入所需的库：

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

然后，读取数据集并进行预处理：

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分开
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据集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=0)

接着，构建模型并进行训练：

# 构建模型
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)

最后，使用测试集对模型进行评估：

# 对测试集进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 输出均方误差
print('Mean Squared Error:', mse)

以上就是Jupyter Notebook中多变量线性回归预测模型的代码。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。