##建立模型（二元模型） x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) b=modelLR.intercept_ k=modelLR.coef_ MSE=sum((y-modelLR.predict(x)**2)/len(y)) print("一元回归模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("一元回归模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("一元回归模型的均方误差:",MSE)如何建立二元模型图

建立二元模型图的步骤如下：

1. 导入必要的库和数据

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("data.csv")

2. 设置x和y变量

x = data[['displacement','horsepower']]
y = data['MPG']

3. 建立二元线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression

modelLR = LinearRegression()
modelLR.fit(x, y)

4. 生成二元模型图

sns.pairplot(data, x_vars=['displacement','horsepower'], y_vars='MPG', height=7, aspect=0.7, kind='reg')
plt.show()

上述代码中，`sns.pairplot()`函数用于生成二元散点图，其中`x_vars`参数表示x变量，`y_vars`参数表示y变量，`height`参数表示图像的高度，`aspect`参数表示图像的纵横比，`kind`参数表示回归线的类型。

最后，使用`plt.show()`函数显示生成的图像。

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##建立模型（三元模型） ###'displacement','horsepower' x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) MSE=sum((y-modelLR.predict(x)**2)/len(y)) print("三元模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("三元模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("三元模型的均方误差:",MSE)如何建立三元模型图

要建立三元模型图，您可以使用matplotlib库来可视化该模型的预测结果。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取预测值
y_pred = modelLR.predict(x)

# 绘制散点图
plt.scatter(y, y_pred)

# 添加标签
plt.xlabel('Actual MPG')
plt.ylabel('Predicted MPG')
plt.title('Actual vs. Predicted MPG')

# 添加一条对角线，方便比较
plt.plot([0, 50], [0, 50], 'r--')

# 显示图像
plt.show()

这段代码将实际MPG和预测MPG绘制在同一个散点图中。对角线表示实际值等于预测值的情况。如果点在对角线上方，说明预测的值偏高；如果点在对角线下方，说明预测的值偏低。

绘制下列代码图像的代码x=data[['displacement','horsepower']] y=data['MPG'] modelLR=LM.LinearRegression() modelLR.fit(x,y) b=modelLR.intercept_ k=modelLR.coef_ MSE=sum((y-modelLR.predict(x))**2)/len(y) print("二元回归模型的截距项:%f"%modelLR.intercept_) print("二元回归模型的回归系数:",modelLR.coef_) print("二元回归模型的均方误差:",MSE)

以下是使用matplotlib库绘制二元回归模型拟合图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(x['displacement'], y, c='b', label='displacement')
plt.scatter(x['horsepower'], y, c='r', label='horsepower')

# 绘制回归直线
plt.plot(x['displacement'], k[0]*x['displacement']+k[1]*x['horsepower']+b, c='g', label='regression line')

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Regression of MPG on displacement and horsepower')

# 显示图像
plt.show()

其中，`x`是自变量，`y`是因变量，`modelLR`是使用线性回归方法拟合数据得到的模型，`b`和`k`是模型的截距项和回归系数，`MSE`是模型的均方误差。这段代码会绘制两个散点图（分别表示自变量displacement和horsepower与因变量MPG之间的关系），并在图像上绘制回归直线。