多元线性回归模型python代码

下面是一个简单的多元线性回归模型的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 创建线性回归模型并进行训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 输出模型的系数和截距
print('Coefficients: ', regressor.coef_)
print('Intercept: ', regressor.intercept_)

# 进行预测
y_pred = regressor.predict([[5, 80]])

# 输出预测结果
print('Predicted Value: ', y_pred)

在这个示例中，我们使用 pandas 库读取数据，提取自变量和因变量，并使用 sklearn.linear_model 库中的 LinearRegression 类创建模型。我们使用 fit() 方法进行训练，并使用 predict() 方法进行预测。最后，我们输出模型的系数和截距，以及预测结果。

相关问题

写一个多元线性回归模型python代码

下面是一个简单的多元线性回归模型的Python代码示例，以使用sklearn库中的LinearRegression模型为例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备自变量和因变量数据
X = data[['食品价格涨幅', '衣着价格涨幅', '居住价格涨幅', '生活用品及服务价格涨幅', '交通和通信价格涨幅',
          '教育文化和娱乐用品价格涨幅', '医疗保健价格涨幅']]
y = data['全年CPI涨幅']

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 建立模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 输出模型参数
print('截距:', model.intercept_)
print('系数:', model.coef_)

# 在测试集上进行预测并计算误差指标
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)
print('平均绝对误差:', mae)

注意：此代码仅为示例，实际应用中可能需要进行数据清洗、变量选择、模型调参等操作。

多元线性回归残差Python代码

以下是使用Python进行多元线性回归残差计算的代码示例：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
x = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 6], [1, 6, 7], [1, 7, 8], [1, 8, 9], [1, 9, 10], [1, 10, 11], [1, 11, 12]])
y = np.array([5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

# 计算多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()

# 计算残差
residuals = model.resid

# 绘制残差图
plt.scatter(model.fittedvalues, residuals)
plt.xlabel('Fitted values')
plt.ylabel('Residuals')
plt.title('Residual plot')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了numpy和statsmodels库来构造多元线性回归模型，并使用matplotlib库绘制了残差图。其中，x是自变量矩阵，y是因变量向量，model是多元线性回归模型，residuals是残差向量。