多元线性回归循环python

多元线性回归（Multivariate Linear Regression）是一种统计学方法，用于预测一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`LinearRegression`模块来实现这个模型。以下是使用循环（通常情况下在实际应用中并不推荐，因为`LinearRegression`内置了高效且优化的算法，但为了理解过程，这里会演示）进行简单实例：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 假设我们有数据集，X是自变量矩阵，y是因变量向量
# X = [[特征1_1, 特征1_2, ...], [特征2_1, 特征2_2, ...], ..., [特征n_1, 特征n_2, ...]]
# y = [目标1, 目标2, ..., 目标n]

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 假设我们有若干次迭代，每次迭代训练一部分数据
# 这里循环不是必要的，但在实际批量训练中可能会用到
for i in range(num_iterations):
    # 假设batch_size为每次训练的数据点数量
    batch_X = X[i * batch_size: (i + 1) * batch_size]
    batch_y = y[i * batch_size: (i + 1) * batch_size]

    # 使用部分数据训练模型
    model.partial_fit(batch_X, batch_y)

# 如果你想对整个数据集进行训练，可以直接
# model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = ...  # 新的自变量向量
predictions = model.predict(new_data)

# 循环示例仅适用于分批学习或在线学习场景，实际使用时应采用一次性fit()