📚Python机器学习实战：多元线性回归🚀

今天来聊聊多元线性回归（Multiple Linear Regression），这是数据分析和预测建模中非常重要的工具之一！📊📈 在Python中实现它超级简单，只需要借助`sklearn`库就能搞定。💡

首先，准备好你的数据集，确保输入变量（自变量）与输出变量（因变量）都已清洗完毕。接着，导入必要的库如`numpy`, `pandas`, 和`sklearn`。然后使用`LinearRegression()`函数创建模型对象，再用`.fit()`方法训练模型。✨

举个例子，假设我们想预测房价，可以将房屋面积、房间数量等作为输入变量。运行代码后，你会得到一个表示各变量权重的系数表，这能帮助你理解每个因素对结果的影响程度。🎯

最后，别忘了评估模型性能哦！使用R²值或均方误差(MSE)来判断模型的好坏。💪 如果结果满意，就可以将其应用于实际场景啦！🌍

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