机器学习（四）：多元回归

多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。当一个变量（因变量）受到多个变量影响的时候，就可以选择多元回归。

它也两种：

1. 多元线性回归。
2. 多元非线性回归

一、数据集

请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。 我们可以根据发动机排量的大小预测汽车的二氧化碳排放量，但是通过多元回归，我们可以引入更多变量，例如汽车的重量，以使预测更加准确。

这样的形式：y=w1 * x1+w2 * x2+c

二、案例实现

第一步：读取数据

import pandas
from sklearn import linear_model

df = pandas.read_csv(