python 多元线性回归

在Python中进行多元线性回归分析，可以使用statsmodels库或sklearn库。使用statsmodels库可以进行统计分析，并得到显著性检验和拟合优度检验的结果。使用sklearn库可以进行机器学习模型的建立和预测。

在使用statsmodels库进行多元线性回归分析时，可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库，包括pandas、statsmodels.api等。
2. 准备数据集，包括因变量y和自变量x1、x2、x3。
3. 构建多元线性回归模型，使用ols函数进行建模，并使用fit函数进行拟合，得到模型对象。
4. 使用summary函数查看模型的详细结果，包括参数估计值、显著性检验等。
5. 进行变量共线性检验，可以使用vif函数计算VIF值，判断自变量之间的共线性情况。

示例代码如下：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 导入数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 构建多元线性回归模型
model = sm.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit()

# 查看模型结果
print(model.summary())

# 进行变量共线性检验
def vif(df, col_i):
    cols = list(df.columns)
    cols.remove(col_i)
    cols_noti = cols
    formula = col_i + ' ~ ' + ' + '.join(cols_noti)
    r2 = sm.ols(formula, df).fit().rsquared
    return 1. / (1. - r2)

vif_score = vif(data, 'x1')
print("VIF score for x1:", vif_score)

另外，在sklearn库中进行多元线性回归分析时，可以使用LinearRegression类进行建模和预测。示例代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 准备自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']

# 构建多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 查看模型系数
print("Coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X)

综上所述，以上是在Python中进行多元线性回归分析的基本步骤和示例代码。具体的操作根据实际情况和数据集的特点进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python实现多元线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_44255182/article/details/108687764)[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%"]
- *2* [python:多元线性回归总结](https://blog.csdn.net/qq_42862437/article/details/124454098)[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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