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多元线性回归是一种强大的统计方法,适用于探索多个自变量与因变量之间的复杂关系,并进行预测和解释。2 ]3 j$ j; \! q5 W6 T
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- from sklearn.linear_model import LinearRegression
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* ^( g8 F. T3 L6 g - 'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],) f i; o4 H\" Z$ ]
- 'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],* Y5 ]' a2 Y9 t K: `0 [ {& i
- })
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- X = np.array(df[['x1','x2']])
) _/ g Y: p* m5 [3 p - y = np.array(df[['y']])
复制代码 # 多元线性回归模型- model = LinearRegression().fit(X, y)2 H( T$ g4 W% Z& {! h( K* U
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# 系数
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