Python多元线性回归代码

以下是一个Python多元线性回归的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']

# 拟合模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 输出系数和截距
print("Coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)

其中，`data.csv`是包含自变量和因变量的数据文件，`X`是自变量矩阵，`y`是因变量向量。`LinearRegression()`是线性回归模型，`fit()`方法用于拟合模型。最后输出的系数和截距分别是模型的参数。

相关问题

python 多元线性回归代码

当然，这是一个简单的例子来进行多元线性回归的代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
X = np.array([[1, 1, 2], [1, 2, 1], [1, 3, 3], [1, 4, 5]])
y = np.array([6, 9, 12, 15])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 打印回归系数
print("回归系数:", model.coef_)

# 预测新数据
new_data = np.array([[1, 5, 6]])
predicted_value = model.predict(new_data)
print("预测值:", predicted_value)

这里我们使用了`numpy`库来创建输入数据的数组，并使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类来创建线性回归模型。我们输入的数据`X`是一个矩阵，每一行表示一个样本，第一列都是1用于计算截距，后面列是特征值。`y`是目标变量。通过调用`fit()`方法，我们拟合了模型，并可以通过`coef_`属性获取回归系数。最后，我们使用新的数据进行预测，并打印出预测值。

请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中可能需要进行更多的数据处理和特征工程。

python多元线性回归代码

以下是一个使用Python实现多元线性回归的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X)

# 输出模型参数
print('Coefficients: ', regressor.coef_)
print('Intercept: ', regressor.intercept_)
print('R-squared: ', regressor.score(X, y))

其中，`data.csv`是包含自变量和因变量的数据集文件。在代码中，首先使用`pandas`库读取数据集，然后将数据集分为自变量和因变量。接着，使用`sklearn`库中的`LinearRegression`类训练模型，并使用训练好的模型预测结果。最后，输出模型参数，包括回归系数、截距和决定系数R平方。