概念：

當自變數有多個時，迴歸模型就變成了：

多元迴歸方程變為：

估計多元迴歸方程變為：

估計方法：

多元迴歸的求解比簡單線性迴歸複雜但是思路是相同的，運用最小二乘法進行相應的求解，這裡不再進行展開。

python實現的小例子：

問題：如故一個運輸任務是跑102英里，運輸了6次，預計多少小時？

from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model

dataPath = r"Delivery.csv"
deliveryData = genfromtxt(dataPath,delimiter=',')

print ("data")
print (deliveryData)

x= deliveryData[:,:-1]
y = deliveryData[:,-1]

print (x)
print (y)

lr = linear_model.LinearRegression()
lr.fit(x, y)

print (lr)

print("coefficients:")
print (lr.coef_)

print("intercept:")
print (lr.intercept_)

xPredict = [[102,6],[103,7]]
yPredict = lr.predict(xPredict)
print("predict:")
print (yPredict)
 

Delivery.csv檔案內容為：

 結果：

注：如果自變數中有分型別變數，如何處理？

如車型為分型別變數把它轉換為3列，相應的一列標為1，其他的標位0，再進行上述相同的運算。