📚Python实现机器学习二🌍✨

今天来聊聊如何用Python搞定多元线性回归！📊📈 先别慌，其实它没那么复杂。假设你有一张表格数据（比如销售量、广告投入、价格等），想找出它们之间的关系？这就需要用到多元线性回归啦！

首先，我们需要导入必要的库：`numpy`、`pandas` 和 `sklearn`。然后加载数据，清洗处理后，就可以开始建模了！🔍💡

代码实现如下：

```python

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

加载数据

data = pd.read_csv('data.csv')

X = data[['广告投入', '价格']] 多元特征

y = data['销售量'] 目标值

训练模型

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

```

运行后，模型会输出权重系数和截距值，帮助我们预测未来结果！🎯📈

快来试试吧！💪🚀 多元线性回归让你的数据说话，发现隐藏的规律！💬🌟

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