Python多元线性回归模型

在Python中，多元线性回归是一种用于预测目标变量与多个自变量之间线性关系的统计模型。它基于梯度下降法或最小二乘原理来估计各个特征对因变量的影响程度。Python中常用库如`sklearn`提供了`LinearRegression`类来进行多元线性回归。

首先，你需要导入所需的库，例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

然后，你可以通过以下步骤构建并训练模型：

1. **数据准备**：加载数据集，可以是一个CSV文件或其他格式，使用pandas读取并转换成DataFrame。

data = pd.read_csv('your_data.csv')
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # 自变量
y = data['target'] # 因变量

2. **创建模型**：

model = LinearRegression()

3. **拟合模型**：

model.fit(X, y)

4. **评估模型**：使用交叉验证、R²分数等指标评估模型性能。