Python实现多元线性回归模型

Python可以使用多种方法实现多元线性回归模型。其中一种常用的方法是使用StatsModels库。在StatsModels库中，可以使用ols函数构建多元线性回归模型。下面是一个示例代码：

from statsmodels.formula.api import ols

# 构建多元线性回归模型
lm = ols('price ~ area + bedrooms + bathrooms', data=df).fit()

# 输出模型的统计摘要
print(lm.summary())

在这个示例代码中，我们使用了数据集df，其中price是因变量，而area、bedrooms和bathrooms是自变量。我们使用ols函数构建了多元线性回归模型，并使用fit函数拟合了模型。最后，我们使用summary()函数输出了模型的统计摘要，其中包含了各个自变量的系数、标准误差、t值等信息。

这只是一种使用StatsModels库构建多元线性回归模型的方法，还有其他库和方法也可以实现多元线性回归模型，具体方法可以根据实际需求选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 实战多元线性回归模型，附带原理+代码](https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/107888173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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