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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。
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- from sklearn.linear_model import LinearRegression
2 q0 s& F\" _& M4 T/ T) l
复制代码 # %%
. o" \2 r" V+ V: B9 K" F* K' @3 ~+ ^$ R" X: g) B
# 源数据- df = pd.DataFrame({8 Y* R% f\" s, g
- 'x1': [7, 1, 11, 11, 7, 11, 3],7 F% ]1 w8 Y: B( M+ v
- 'x2': [26, 29, 56, 31, 52, 55, 71],
& I\" }1 Z* q2 d7 ]( L' e! s - 'y': [78.5, 74.3, 104.3, 87.6, 95.9, 109.2, 102.7],% s+ t$ ?: {& d$ M$ I
- })\" i& {9 g- l' O2 ~' P: d& [' J2 T
. O8 o& h7 L9 E7 Z- X = np.array(df[['x1','x2']])( W4 Z K' q) l5 e+ J: i
- y = np.array(df[['y']])
复制代码 # 多元线性回归模型- model = LinearRegression().fit(X, y)
3 Y+ g) L% O2 S4 `; s) ^\" |: f, b0 q: J7 e
复制代码 # %%
: x( s% Z/ e1 P8 G
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* d/ \0 v x4 ?7 |# 系数8 Z9 U& d2 }7 l0 ?- Q9 t
b1, b2 = model.coef_[0]5 z( g) l0 ~" `8 S8 L' b
$ V' a" x4 b: T- N4 T
print('y = {:.4f} + {:.4f}*x1 + {:.4f}*x2'.format(b0, b1,b2)) g2 m$ F9 z8 R" o) h
print('R_square =',model.score(X,y))
1 t0 G5 \1 |1 E: ~* N
; J* b4 ]' x) q3 n/ H& n# c1 v" Z/ x7 X c5 C7 T& {/ n7 \
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