Python实现多元线性回归

最新推荐文章于 2025-04-25 20:50:08 发布

CqpFsharp

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文章标签： python 线性回归开发语言机器学习-深度学习

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本文介绍了如何使用Python的NumPy和scikit-learn库实现多元线性回归。通过创建线性回归模型，拟合包含多个自变量的数据集，并进行预测，展示了多元线性回归的基本步骤。该文适合初学者作为入门教程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现多元线性回归，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用NumPy和scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们需要准备我们的数据集。数据集应包含多个自变量和一个因变量。在这个例子中，我们使用一个简单的示例数据集，其中有两个自变量（X1和X2）和一个因变量（Y）。

# 输入自变量 X
X = np.ar

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