Python利用Excel多元回归

Python中可以使用pandas库处理Excel文件，并结合statsmodels或sklearn等机器学习库来进行多元线性回归分析。以下是使用pandas读取Excel数据并进行多元回归的一般步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. **加载Excel数据**：

   data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. **数据预处理**：
- 检查缺失值并处理（如填充、删除等）
- 确保目标变量（因变量）和自变量（预测变量）都已经转换为适合模型的形式

4. **分割数据集**：

   X = data.drop('target_column', axis=1) # target_column是你要预测的目标列
   y = data['target_column']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **创建并训练模型**：

   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

6. **评估模型**：

   predictions = model.predict(X_test)

7. **结果解读**：
使用`model.coef_`查看各个特征的系数，`model.intercept_`查看截距，计算R²分数或其他性能指标。