2020-04-21
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如何在Python中写多元线性回归代码
建立初步的数据集模型之后将训练集中的特征值与标签值放入LinearRegression()模型中且使用fit函数进行训练,在模型训练完成之后会得到所对应的方程式（线性回归方程式）需要利用函数中的intercept_与coef_。
model = LinearRegression()
model.fit(X_train,Y_train)
a = model.intercept_#截距
b = model.coef_#回归系数
print("最佳拟合线:截距",a,",回归系数：",b)
最佳拟合线:截距 2.79361553401 ,回归系数： [ 0.047114950.18719875-0.00185999]
即所得的多元线性回归模型的函数为 ： y = 2.79 + 0.04 *X1 + 0.187 *X2 - 0.002 *X3,
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