如何在Python中进行多元线性回归？

在Python中进行多元线性回归，通常使用`scikit-learn`这个机器学习库，它提供了简单易用的API来完成线性回归任务。以下是进行多元线性回归的基本步骤：

1. 准备数据：你需要有一组数据集，包含多个自变量（特征）和一个因变量（目标变量）。

2. 数据预处理：这可能包括处理缺失值、特征编码、特征缩放（如标准化或归一化）等。

3. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，以便用训练集来训练模型，并用测试集来评估模型性能。

4. 创建线性回归模型：使用`scikit-learn`库中的`LinearRegression`类来创建一个线性回归模型实例。

5. 训练模型：用训练集数据来拟合模型，这个过程就是多元线性回归分析的过程。

6. 模型评估：使用测试集来评估模型的性能，常用的评估指标有均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。

7. 使用模型进行预测：一旦模型训练完成，就可以用来对新的数据进行预测了。

下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设X是一个包含多个特征的矩阵，y是目标变量的数组
X = np.array([...])  # 特征数据
y = np.array([...])  # 目标变量数据

# 数据预处理：标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"MSE: {mse}")
print(f"R²: {r2}")

# 使用模型进行预测
# 假设有一些新的特征数据new_X需要进行预测
new_X = np.array([...])  # 新的特征数据
new_X_scaled = scaler.transform(new_X)  # 标准化新数据
prediction = model.predict(new_X_scaled)
print(f"预测结果: {prediction}")

请根据你的实际数据情况进行相应的修改。