📚 Python实现多元线性回归 📊

数据分析的世界里，多元线性回归是一个强大的工具，可以帮助我们理解多个自变量与因变量之间的关系。今天，我们就用Python来实现这个过程吧！💡

首先，我们需要准备数据。通常，数据可以从CSV文件中读取，使用`pandas`库加载数据集是个不错的选择。导入必要的库后，比如`numpy`和`sklearn`，我们可以开始构建模型了。🔍

接下来，划分数据集为训练集和测试集，这一步非常重要，可以确保模型的泛化能力。接着，利用`LinearRegression`类创建模型，并通过训练集拟合模型。📈

最后，使用测试集评估模型性能，查看预测值与实际值的差异。如果误差较小，则说明模型表现良好。🎉

当然，过程中可能会遇到一些问题，比如多重共线性或异常值的影响，这就需要对数据进行预处理。但别担心，Python的强大功能会让这一切变得简单又高效！🚀

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