126.61208813,所以通过Python的线性回归对象调用其fit方法，就可以帮我们 自动去拟合出来两个数据集之间的线性关系。 from sklearn import linear model regr linear model.LinearRegression() train_x=np.asanyarray(train[['ENGINESIZE']] train y=np.asanyarray(train[['CO2EMISSIONS']] regr.fit (train x,train y) The coefficients print 'Coefficients:'regr.coef print 'Intercept:',regr.intercept Coefficients:[38.68021623]] Intercept:[126,61208813] 如果自变量有多个，那就是一个多元线性回归，也就是y=B0+B1*x1+B 2*x2++Bn*n,其中y仍然是因变量，x1到n是自变量，B1到Bn是对 应的自变量的系数，B0是截距。每一个跟自变量相关的系数都表示了这个自变 量与因变量之间的关系，即如果要是大于零，说明它们是正相关的，如果要是 小于零，说明它们是负相关的，如果等于0，就表示它们不相关。怎么才能找到 合适的值呢？可以通过最小二乘法的扩展来计算出来从B0到β的值，甚至有许 多不是线性函数的非线性函数也可以转换成上面的形式来计算，具体的数学推导 我们这里就不在深入讨论了，因为Python同样可以帮我们做好。我们可以举个 例子，假设我们认为汽车的功率、重量、发动机尺寸和在高速公路上的百公里综 合油耗与汽车的售价之间存在着关联关系，这是一个典型的多元线性回归模型。 z df[['horsepower','curb-weight','engine-size','highway-mpg'] Fit the linear model using the four above-mentioned variables. multi_fit 1m.fit(2,df['price']) multi fit LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=1,normalize=False) 现在的因变量是汽车的价格，而它的自变量包含了四个变量，我们可以通过 线性回归的函数给出相应的结果，我们将数据集这四列装载到一个叫z的数据集126.61208813，所以通过 P瀌瀇濻瀂瀁 的线性回归对象调用其 濹濼瀇 方法，就可以帮我们 自动去拟合出来两个数据集之间的线性关系。 如果自变量有多个，那就是一个多元线性回归，也就是 瀌=β0 + β1 * 瀋1 + β 2 * 瀋2 + … + β瀁 * 瀋瀁，其中 瀌 仍然是因变量，瀋1 到 瀋瀁 是自变量，β1 到β瀁 是对 应的自变量的系数，β0 是截距。每一个跟自变量相关的系数都表示了这个自变 量与因变量之间的关系，即β濼 如果要是大于零，说明它们是正相关的，如果要是 小于零，说明它们是负相关的，如果等于 0，就表示它们不相关。怎么才能找到 合适的值呢？可以通过最小二乘法的扩展来计算出来从β0 到β瀁 的值，甚至有许 多不是线性函数的非线性函数也可以转换成上面的形式来计算，具体的数学推导 我们这里就不在深入讨论了，因为 P瀌瀇濻瀂瀁 同样可以帮我们做好。我们可以举个 例子，假设我们认为汽车的功率、重量、发动机尺寸和在高速公路上的百公里综 合油耗与汽车的售价之间存在着关联关系，这是一个典型的多元线性回归模型。 现在的因变量是汽车的价格，而它的自变量包含了四个变量，我们可以通过 线性回归的函数给出相应的结果，我们将数据集这四列装载到一个叫 瀍 的数据集