python sklearn 多元回归

Python的sklearn库可以实现多元线性回归。可以通过以下步骤来实现多元回归：

1. 首先，需要准备一组可以用于多元回归的数据。可以使用csv等格式的数据文件来读取数据。

2. 使用sklearn库的线性回归模型来训练模型。可以使用LinearRegression类来创建一个多元线性回归模型，并使用fit()方法来训练模型。

3. 训练完模型后，可以使用模型进行预测。可以使用predict()方法来对新的数据进行预测，得到预测结果。

4. 最后，可以使用可视化工具来呈现多元回归的结果。可以使用matplotlib等库来进行可视化，将实际数据和预测结果进行比较。

总结起来，使用Python的sklearn库进行多元线性回归的步骤包括：准备数据、训练模型、预测数据和可视化结果。这样可以通过多元线性回归来分析和预测多个自变量对因变量的影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn实现多元线性回归 【Python机器学习系列（七）】](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/126221430)[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: 50%"]
- *3* [sklearn+python:线性回归案例](https://download.csdn.net/download/weixin_38669091/12855229)[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: 50%"]
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