本文介绍了如何使用Python中的Pandas和sklearn库进行多元回归，通过考虑汽车的重量和发动机排量预测二氧化碳排放量。作者展示了如何导入数据、处理变量、训练模型并预测特定车辆的排放情况，同时解释了系数在模型中的含义。
多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。
请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。
| Car | Model | Volume | Weight | CO2 |
|---|---|---|---|---|
| Toyota | Aygo | 1000 | 790 | 99 |
| Mitsubishi | Space Star | 1200 | 1160 | 95 |
| Skoda | Citigo | 1000 | 929 | 95 |
| Fiat | 500 | 900 | 865 | 90 |
| Mini | Cooper | 1500 | 1140 | 105 |
| VW | Up! | 1000 | 929 | 105 |
| Skoda | Fabia | 1400 | 1109 | 90 |
| Mercedes | A-Class | 1500 | 1365 | 92 |
| Ford | Fiesta | 1500 | 1112 | 98 |
| Audi | A1 | 1600 | 1150 | 99 |
| Hyundai | I20 | 1100 | 980 | 99 |
| Suzuki | Swift | 1300 |
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