sklearn 多元线性回归

sklearn 中多元线性回归模型使用了 Ordinary Least Squares (OLS) 方法来拟合数据。具体步骤如下：

1. 准备数据：将数据集分为特征矩阵 X 和目标向量 y。

2. 拟合模型：使用 LinearRegression 类来拟合数据。

   from sklearn.linear_model import LinearRegression

   # 创建 LinearRegression 对象
   model = LinearRegression()

   # 训练模型
   model.fit(X, y)

3. 预测结果：用训练好的模型对新的数据进行预测。

   # 预测结果
   y_pred = model.predict(X_test)

其中，特征矩阵 X 和目标向量 y 都可以是多维数组，表示多个特征和多个目标。在使用 LinearRegression 类拟合数据时，可以通过参数设置是否添加截距项、正则化等。

相关问题

sklearn多元线性回归

sklearn提供了多种多元线性回归模型，其中最常用的是LinearRegression模型。这个模型使用最小二乘法来拟合线性回归模型，可以通过fit方法拟合模型，通过predict方法预测结果。以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.dot(X, [1, 2, 3, 4, 5]) + np.random.randn(100)

# 拟合模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

除了LinearRegression模型，sklearn还提供了其他多元线性回归模型，如Ridge、Lasso、ElasticNet等等。它们的区别在于正则化方法的不同，可以根据实际需要选择合适的模型。

sklearn多元线性回归系数

以下是使用Scikit-learn进行多元线性回归并打印系数的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([6, 15, 24])

# 实例化线性回归模型
linreg = LinearRegression()

# 将模型拟合到训练数据
linreg.fit(X, y)

# 打印模型的系数
print(linreg.intercept_) # 输出：-0.0
print(linreg.coef_) # 输出：[1. 1. 1.]

其中，X是一个3行3列的矩阵，y是一个长度为3的向量，表示训练数据的特征和标签。在实例化线性回归模型后，使用fit()方法将模型拟合到训练数据上。最后，使用intercept_和coef_属性分别打印模型的截距和系数。