分析make_regression数据集的数据属性，建立并简要描述解释变量与被解释变量间的多元回归方程。

make_regression数据集是一个人工生成的回归数据集，其中包含有多个自变量和一个连续的因变量。该数据集通常用于测试和评估回归模型的性能。

解释变量通常是一组连续的自变量，包括了数据集中的所有特征。这些特征可以用来预测因变量的值。被解释变量是一个实数，表示因变量的值。

多元回归方程可以用来描述解释变量和被解释变量之间的关系。该方程通常采用线性模型来表示，如下所示：

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn

其中，y是被解释变量，b0是截距，b1到bn是自变量的系数，x1到xn是解释变量。该方程说明了每个自变量对因变量的影响程度，并且可以用来预测新的因变量的值。在实际应用中，可以使用多元回归分析来评估自变量和因变量之间的关系，并选择最优的模型来进行预测。

相关问题

介绍一下make_regression数据集

make_regression数据集是Scikit-learn机器学习库中的一个函数。该函数可以生成一个用于回归分析的数据集。

make_regression函数可以接受多个参数，包括样本数、特征数、噪声项的标准差、系数等。其中，样本数和特征数是必要参数，其他参数均有默认值。

生成的数据集包含一个自变量矩阵X和一个因变量向量y。自变量矩阵X的大小为(n_samples, n_features)，因变量向量y的大小为(n_samples,)。其中，n_samples是样本数，n_features是特征数。

make_regression函数生成的数据集通常用于测试回归算法的性能。可以使用生成的数据集训练机器学习模型，然后使用该模型对新的输入数据进行预测。通过比较预测结果和真实结果，来评估模型的性能。

make_regression有多少数据

make_regression是一个用于生成随机回归数据集的函数，可以通过参数来控制数据集的大小。参数n_samples控制生成的样本数，n_features控制特征数，n_informative控制有信息特征的数量，n_targets控制输出变量的数量。如果不指定这些参数，默认生成100个样本，每个样本有100个特征。因此，生成的数据量取决于这些参数的设置。