sklearn实现多元线性回归

要使用scikit-learn（sklearn）来实现多元线性回归，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 准备你的数据集。将自变量（特征）存储在一个二维数组X中，因变量（目标）存储在一个一维数组y中。确保X和y的维度匹配。

3. 将数据集划分为训练集和测试集，可以使用`train_test_split`函数：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这将把80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。

4. 创建一个多元线性回归模型实例：

model = LinearRegression()

5. 使用训练数据拟合模型：

model.fit(X_train, y_train)

6. 使用测试数据进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

7. 评估模型的性能，可以使用均方误差（mean squared error）：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

均方误差值越小，模型的拟合效果越好。

这样你就可以使用scikit-learn实现多元线性回归了。记得根据你的实际情况适当调整代码和参数。