多元线性回归模型 代码

当然，我可以为您提供一个简单的多元线性回归模型的代码示例。以下是使用Python和NumPy库实现的多元线性回归模型：

import numpy as np

# 输入数据
X = np.array([
    [1, 3, 5],
    [1, 4, 6],
    [1, 5, 7]
])

# 输出数据
y = np.array([10, 11, 12])

# 计算回归系数
coefficients = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)

print("回归系数为：", coefficients)

在这个例子中，输入数据 `X` 是一个3x3的矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。输出数据 `y` 是一个包含3个输出值的向量。

通过计算回归系数，我们可以得到每个特征的权重。在这个例子中，回归系数将会是一个包含3个权重值的向量。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更复杂的数据处理、特征选择和模型评估等步骤。