python鸢尾花多元线性回归

在Python中，可以使用多元线性回归来预测鸢尾花的品种。首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y = iris.target  # 目标向量

然后，我们可以创建一个多元线性回归模型并训练它：

# 创建多元线性回归模型
multi_reg = LinearRegression()

# 训练模型
multi_reg.fit(X, y)

接下来，我们可以使用训练好的模型来进行预测：

# 创建一个新样本
new_sample = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])

# 进行预测
prediction = multi_reg.predict(new_sample)

上述代码中，我们创建了一个新的样本`new_sample`，并使用训练好的模型`multi_reg`对其进行预测。预测结果存储在`prediction`变量中。