写一个多元回归的sklearn代码

好的，以下是一个多元回归的sklearn代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

# 准备数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] # 自变量，有3个特征
y = [4, 7, 10, 13] # 因变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2 score: ", r2)

在这个例子中，我们使用了`LinearRegression`类来创建线性回归模型，并用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。然后，我们使用`fit`方法训练模型，使用`predict`方法预测测试集上的因变量，并使用`r2_score`函数评估模型性能。