python中批量求多元线性回归截距

在Python中可以使用statsmodels库中的OLS(Ordinary Least Squares)模型进行多元线性回归。该模型可以返回线性回归模型的截距(intercept)和系数(coefficient)。

以下是一个示例代码，用于批量求解多元线性回归截距：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 生成模拟数据
X = np.random.random((100, 3))
y = 0.5 + np.dot(X, [1.5, -2.0, 1.0]) + np.random.normal(size=100)

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 构建OLS模型
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 输出截距
print(results.params[0])

其中，X是自变量矩阵，y是因变量向量。使用`sm.add_constant`函数可以在X中添加常数列，以求解截距。使用`sm.OLS`函数构建OLS模型，使用`fit`方法拟合模型。最终，可以使用`results.params[0]`输出截距。