多元线性回归 python

时间: 2023-09-12 08:11:00 浏览: 45
在Python中进行多元线性回归可以使用线性回归模型。首先,可以通过pandas库中的read_csv函数导入数据。对于多元线性回归,可以使用多个自变量来预测因变量。在进行多元线性回归之前,可以先通过简单线性回归来展现线性回归的特性和结果。 在代码中,可以创建一个LinearRegression对象,并使用fit方法拟合训练集的自变量和因变量。然后可以使用intercept_属性来获取截距,使用coef_属性来获取回归系数。最后可以打印出最佳拟合线的截距和回归系数。 以下是一个多元线性回归的Python代码示例: ``` import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 定义自变量和因变量 X = data[['x1', 'x2', 'x3']] # 多个自变量 Y = data['y'] # 因变量 # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合训练集 model.fit(X, Y) # 获取截距和回归系数 a = model.intercept_ # 截距 b = model.coef_ # 回归系数 # 打印结果 print("最佳拟合线: 截距", a, ", 回归系数:", b) ``` 这段代码中,data.csv是包含自变量和因变量的数据文件。X是一个包含多个自变量的DataFrame,Y是包含因变量的Series。然后创建了一个LinearRegression对象model,并使用fit方法将X和Y拟合。最后打印出了最佳拟合线的截距和回归系数。 请注意,这只是一个多元线性回归的示例代码,具体的实现可能因数据和问题的不同而有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python实现多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_40014576/article/details/79918819)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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