线性回归模型MATLAB

多元线性回归模型是一种用于预测因变量（或目标变量）与多个自变量（或特征变量）之间关系的统计模型。在Python中，可以使用多种库来构建和拟合多元线性回归模型，其中最常用的是scikit-learn和statsmodels。

下面是一个使用scikit-learn库来构建和拟合多元线性回归模型的示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])  # 自变量
y = np.array([3, 4, 5, 6])  # 因变量

# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 打印模型参数
print('截距:', model.intercept_)
print('系数:', model.coef_)

在上述代码中，我们使用了`LinearRegression`类来创建一个线性回归模型对象，并使用`fit`方法对模型进行拟合。最后打印出截距和系数，即模型的参数。

另外，如果你想使用statsmodels库来构建和拟合多元线性回归模型，你可以尝试以下代码：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])  # 自变量
y = np.array([3, 4, 5, 6])  # 因变量

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 创建线性回归模型对象
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 打印模型参数
print(results.summary())

在上述代码中，我们使用了`sm.OLS`类来创建一个普通最小二乘线性回归模型对象，并使用`fit`方法对模型进行拟合。最后打印出模型的详细统计结果。

这就是使用Python构建和拟合多元线性回归模型的基本步骤。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。