多元线性回归分析模型代码

多元线性回归是一种预测模型，它假设因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间存在线性关系。在Python中，我们可以使用sklearn库中的LinearRegression模型来进行多元线性回归。以下是一个简单的代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

# 加载数据集（这里假设你有一个DataFrame df）
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 定义特征（X）和目标变量（y）
X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 替换为你的特征列名
y = df['target'] # 替换为目标变量列名

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并拟合模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))