##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。