我似乎找不到任何進行多元回歸的python庫。我發現的唯一的東西只是做簡單的回歸。我需要針對幾個自變量（x1，x2，x3等）對因變量（y）進行回歸。例如，使用以下數據：print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7'for t in texts: print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9.2f}{:>10.2f}{:>7.2f}{:>7.2f}{:>9.2f}" / .format(t.y,t.x1,t.x2,t.x3,t.x4,t.x5,t.x6,t.x7)（以上輸出：） y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 -6.0 -4.95 -5.87 -0.76 14.73 4.02 0.20 0.45 -5.0 -4.55 -4.52 -0.71 13.74 4.47 0.16 0.50 -10.0 -10.96 -11.64 -0.98 15.49 4.18 0.19 0.53 -5.0 -1.08 -3.36 0.75 24.72 4.96 0.16 0.60 -8.0 -6.52 -7.45 -0.86 16.59 4.29 0.10 0.48 -3.0 -0.81 -2.36 -0.50 22.44 4.81 0.15 0.53 -6.0 -7.01 -7.33 -0.33 13.93 4.32 0.21 0.50 -8.0 -4.46 -7.65 -0.94 11.40 4.43 0.16 0.49 -8.0 -11.54 -10.03 -1.03 18.18 4.28 0.21 0.55我將如何在python中進行回歸，以獲得線性回歸公式：Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + a4x4 + a5x5 + a6x6 + + a7x7 + c
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為了澄清起見，您給出的示例是多元線性回歸，而不是多元線性回歸。區別：
單個標量預測變量x和單個標量響應變量y的最簡單情況就是簡單線性回歸。多個和/或向量值的預測變量的擴展（用大寫字母X表示）稱為多元線性回歸，也稱為多元線性回歸。幾乎所有現實世界中的回歸模型都涉及多個預測變量，而線性回歸的基本描述通常用多元回歸模型來表述。但是請注意，在這些情況下，響應變量y仍然是標量。另一個變量多元線性回歸是指y是向量的情況，即與一般線性回歸相同。
簡而言之：
多元線性回歸：響應y是一個標量。
多元線性回歸：響應y是向量。
（另一個來源。）
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