python多元线性回归预测法,Python-Tensorflow2.3.0-多元线性回归预测(学习笔记)

多元线性回归是指依据多个自变量来预测因变量的一种回归分析方法。在Python中，使用Tensorflow2.3.0可以很方便地实现多元线性回归预测。

以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 设置训练数据
x_train = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.], [10., 11., 12.]])
y_train = np.array([[6.], [15.], [24.], [33.]])

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[3])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1),
              loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# 使用模型进行预测
x_test = np.array([[2., 3., 4.]])
y_predict = model.predict(x_test)
print(y_predict)

在这个示例中，首先定义了训练数据x_train和y_train，其中x_train包含了4组3个自变量的数据，y_train包含了对应的4组因变量的数据。

接着定义了一个模型，使用了Tensorflow中的Sequential模型，其中只有一个Dense层，它的输入维度为3（与自变量个数相同），输出维度为1（因变量个数）。

在模型编译时，使用了Adam优化器和均方误差作为损失函数。

接下来进行了1000次的训练，最后使用训练好的模型对一个新的测试数据进行预测，并打印出预测结果。

需要注意的是，在实际应用中，训练数据和测试数据的数量应该远远大于这个示例中的数量，同时还要考虑特征的选择和处理、模型的优化等问题。