python多元线性回归模型

在Python中，多元线性回归是一种预测分析方法，它假设因变量与一个或多个自变量之间存在线性关系。最常用的库如`sklearn`（scikit-learn）提供了`LinearRegression`类来进行多元线性回归建模。以下是基本步骤：

1. 导入库：首先需要导入`numpy`, `pandas`以及`sklearn.linear_model`模块。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据：准备包含特征（自变量）和目标变量（因变量）的数据集。通常，`pandas` DataFrame是一个好选择。

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设数据来自csv文件
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 特征列
y = data['target']  # 目标变量

3. 初始化并训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

4. 预测新值：

new_data = np.array([[value1, value2, value3]])  # 新的输入特征
prediction = model.predict(new_data)

5. 模型评估：通过计算误差指标（如R²分数、均方误差等）来了解模型性能。