python实现多元线性回归-亲测免费分享网

什么是多元线性回归

多元线性回归是一种统计模型，旨在找到一些属性和一个连续值之间的关系。更具体地说，多元线性回归用于预测一个连续型因变量，这个因变量受多个自变量的影响。数学上，多元线性回归模型的形式如下：y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn + e，其中y代表因变量，x1到xn为自变量，b0到bn是参数，e是随机误差。多元线性回归最初由英国数学家弗朗西斯·高尔顿在19世纪提出，如今是统计学和机器学习中的重要模型之一。

如何使用Python实现多元线性回归

Python中有丰富的机器学习库，可以轻松地实现多元线性回归。其中最常用的是Scikit-learn库和Statsmodels库。Scikit-learn库是一种流行的机器学习包，提供了各种机器学习算法。Statsmodels库是另一个用于统计学和经济学的Python包，它的线性回归功能非常强大。下面是一个使用Scikit-learn库实现多元线性回归的示例代码：

```python
from sklearn import linear_model

X = [[0, 1], [1, 3], [2, 4], [3, 7]] # 自变量，形式为[[x1,x2], [x1,x2]......]
y = [2, 4, 6, 8] # 因变量

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(X, y)

print(reg.coef_) # [1.6, 0.7]，自变量的系数
print(reg.intercept_) # 1.0，常数项
```

上述代码中使用了Scikit-learn库的``linear_model``模块，使用``LinearRegression()``方法进行训练，将自变量和因变量分别传入``fit()``方法。训练完成后，可以调用``coef_``属性打印出自变量的系数，变量的系数意味着当自变量增加一个单位时，因变量会增加多少。``intercept_``属性是常数项，也就是当自变量都为0时，因变量的值是多少。