learn-scikit 接口做多元线性回归

学习使用scikit-learn的接口实现多元线性回归是一种有效的方法。scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和功能来进行各种机器学习任务。

要使用scikit-learn实现多元线性回归，首先需要导入必要的库和模块。例如，我们可以使用`from sklearn.linear_model import LinearRegression`导入线性回归模型。

接下来，需要准备输入和输出的数据。对于多元线性回归，我们有多个特征作为输入，并且有一个目标变量作为输出。可以将输入特征存储在一个二维数组中，而目标变量存储在一个一维数组中。

然后，可以使用`LinearRegression()`创建一个线性回归模型的实例。可以通过调用`.fit(X, y)`方法，在模型上拟合数据。其中，`X`是输入特征的数组，`y`是目标变量的数组。

一旦模型被拟合，就可以使用`.predict(X)`方法来进行预测。其中，`X`是待预测的输入特征的数组。这将返回一个与输入特征对应的数组，包含了模型对每个输入的预测值。

另外，还可以使用`.coef_`属性来获取模型的系数。这是一个包含了每个特征的权重的数组。同时，`.intercept_`属性可以用来获取模型的截距。

最后，可以使用`.score(X, y)`方法来计算模型的拟合优度。其中，`X`是输入特征的数组，`y`是目标变量的数组。这将返回一个衡量模型的预测与真实值之间的相关程度的得分。

总之，使用scikit-learn的接口实现多元线性回归非常简单。只需要导入必要的库和模块，准备好数据，创建一个线性回归模型实例，拟合数据，进行预测，并评估模型的性能。这是一种强大的方法，可以方便地进行多元线性回归分析。