julia语言写一个多元线性回归模型

以下是使用 Julia 编写的多元线性回归模型的示例代码：

# 导入所需库
using CSV, DataFrames, GLM

# 读取数据集
data = CSV.read("data.csv", DataFrame)

# 定义自变量和因变量
X = data[:, [:x1, :x2, :x3]]
y = data[:, :y]

# 构建多元线性回归模型
model = lm(@formula(y ~ x1 + x2 + x3), data)

# 打印模型摘要
println(summary(model))

# 预测新数据
new_data = DataFrame(x1=[1.2, 2.3], x2=[3.4, 4.5], x3=[5.6, 6.7])
y_pred = predict(model, new_data)
println(y_pred)

在上述代码中，我们首先使用 `CSV` 和 `DataFrames` 库读取了一个数据集。然后，我们从数据集中提取了自变量和因变量。接着，我们使用 `@formula` 宏和 `lm` 函数构建了一个多元线性回归模型。最后，我们使用 `predict` 函数预测了一组新数据的因变量。