LinearRegression多元回归

LinearRegression是一种机器学习中常用的多元回归算法。它可以用来解决一个样本有多个特征的线性回归问题。在多元线性回归中，我们使用最小二乘法来求解回归参数。最小二乘法通过最小化损失函数或损失函数的某种变化来求解参数向量，将求解问题转化为一个最优化问题。在sklearn库中，可以使用LinearRegression类来进行普通最小二乘法的线性回归。该类的fit方法可以用来拟合模型，返回的系数可以通过coef_属性获得，如果传递多个标签，则返回的系数是一个二维数组，如果只传递一个标签，则返回的系数是一个一维数组。此外，线性回归模型的评估指标包括均方误差(MSE)和绝对均值误差(MAE)。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [scikit-learn：回归分析——多元线性回归LinearRegression](https://blog.csdn.net/HHG20171226/article/details/101759799)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [多元线性回归LinearRegression](https://blog.csdn.net/weixin_60200880/article/details/127909423)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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