python两个未知数怎么建立多元回归方程

在Python中，可以使用numpy和sklearn库来建立多元线性回归模型。假设我们有两个自变量x1和x2，以及一个因变量y，可以按照以下步骤建立多元回归方程：

1. 将数据存储在一个numpy数组中。

import numpy as np

# 创建数据集
x = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y = np.array([5, 7, 9, 11, 13])

2. 导入线性回归模型，并拟合模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression().fit(x, y)

3. 输出模型系数和截距。

# 输出模型系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

在这个例子中，我们使用了LinearRegression类来拟合多元回归模型。拟合模型后，我们可以使用coef_属性来输出模型系数，使用intercept_属性来输出截距。

需要注意的是，这个例子中只有两个自变量，并且数据量很少，实际中多元回归模型可能会包含更多的自变量，并且需要更多的数据来拟合。此外，模型的质量还需要通过评估指标来进行评估，如R-Squared、均方误差等。