本文介绍了如何使用Python的sklearn和statsmodels库构建和解读多元线性回归模型。通过波士顿房价数据集，讨论了模型的R^2值、特征系数、p值等关键指标，以及如何分析模型结果和预测新数据。
使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型并解读
在机器学习中，多元线性回归模型是常用的方法之一。它可以用来对多个特征与因变量之间的关系进行建模，并且可以用于预测新数据的结果。在本文中，我们将使用Python中的sklearn和statsmodels库来构建一个多元线性回归模型，并且解读模型的结果。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。本文使用的是sklearn自带的波士顿房价数据集，包含506个样本，每个样本有13个特征，目标变量为该地区房屋价格的中位数。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
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