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多元线性回归用一个线性方程来适配观测数据，这个线性方程是在两个以上（包括两个）的特征和响应之间构建的一个关系。
虚（拟）变量：在多元回归模型中，当遇到数据集是非数值数据类型时，使用分类数据是有效的方法。分类数据，是指反映（事物）类别的数据，是离散数据，其数值个数（分类属性）有限（但可能很多）且值之间无序。比如按性别分为男、女两类。在一个回归模型中，这些分类值用虚变量表示，取1或0这样的值，来表示肯定或否定类型。
虚拟变量陷阱：指两个以上（包含两个）变量之间高度相关的情形，即存在一个能够被其他变量预测出的变量。解决虚拟变量陷阱的方法是，类别变量减去一。
y=b0 + b1x1 +b2x2 +b3D1
多元线性回归处理的步骤为：
1 数据预处理
导入相关库、导入数据集、检查缺失数据、数据分类、编辑虚拟变量并注意避免虚拟变量陷阱、特征缩放
2 在训练集上训练模型
与简单线性回归处理相同。使用sklearn.linear_model库的LinearRegression类，调用fit方法对数据集进行训练。
3 预测结果
用predict方法在测试集上进行测试，并观察结果。
4 评估结果
使用sklearn中r2_score评估结果。模型越好，r2趋于1。
代码：
# Importing the libraries
import pandas as pd #用于导入和管理数据集
import numpy as np #包含数学计算函数
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('../datasets/50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[ : , :-1].values #iloc是取矩阵的某行某列
Y = dataset.iloc[ : , 4 ].values
# Encoding Categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X[: , 3] = labelencoder.fit_transform(X[ : , 3])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [3]) #第3列进行独热编码
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() #不加toarray()的话，输出稀疏的存储格式
# Avoiding Dummy Variable Trap 避免虚拟变量陷阱
X = X[: , 1:]
# Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)
# Fitting Multiple Linear Regression to the Training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, Y_train)
# Predicting the Test set results
y_pred = regressor.predict(X_test)
# regression evaluation
from sklearn.metrics import r2_score #r2决定系数（拟合优度），模型越好：r2趋于1
print(r2_score(Y_test,y_pred))
结果：0.9347068473282446