python里做多元线性回归

在 Python 中，可以使用多种库来实现多元线性回归，其中最常用的是 scikit-learn 和 statsmodels。

1. 使用 scikit-learn：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量 X 和因变量 y
X = [[x1, x2, x3] for x1, x2, x3 in zip(X1, X2, X3)]
y = [y1, y2, y3]

# 构建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 打印模型参数
print("Coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)

2. 使用 statsmodels：

import statsmodels.api as sm

# 定义自变量 X 和因变量 y
X = [[x1, x2, x3] for x1, x2, x3 in zip(X1, X2, X3)]
y = [y1, y2, y3]

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 构建模型并拟合
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 打印模型参数
print(model.summary())