本文介绍了多元线性回归模型的概念，其在统计中的应用以及如何在Python的scikit-learn库中使用`LinearRegression`进行模型构建、数据拟合和预测。通过一个实例演示了如何用三个自变量预测目标变量的过程。
多元线性回归模型是一种统计模型，用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系。它是线性回归模型的一种扩展形式，适用于多个自变量对因变量的影响。在多元线性回归模型中，自变量可以是连续型、分类型或二元变量，而因变量通常是连续型变量。该模型可以用于预测因变量的值，也可以用于分析自变量对因变量的影响程度和相关性。多元线性回归模型通常用最小二乘法来拟合数据，以求得最佳拟合直线，以最小化预测误差。
在Python中实现多元线性回归模型可以使用scikit-learn库。以下是一个示例代码：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备数据
X = [[1, 2, 3], [
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