python多变量回归预测案例及代码

Python中进行多变量回归预测通常用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。这里是一个简单的例子，我们将使用scikit-learn库来进行线性回归模型的训练和预测。假设我们有一个房价数据集，其中包含如面积、卧室数、浴室数等特征，我们的目标是预测房价。

# 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.metrics import mean_squared_error

# 加载数据（假设数据存储在CSV文件中）
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 定义特征（X）和目标变量（y）
X = data[['area', 'bedrooms', 'bathrooms']]
y = data['price']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 示例代码结束

在这个例子中，我们首先加载数据，然后选择一些特征作为输入（X），将价格作为输出（y）。接着，我们将数据分为训练集和测试集。模型通过训练集学习规律，并在测试集上做预测，计算预测结果与实际值之间的差异（MSE）来评估模型性能。