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使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型并解读

在机器学习中，多元线性回归模型是常用的方法之一。它可以用来对多个特征与因变量之间的关系进行建模，并且可以用于预测新数据的结果。在本文中，我们将使用Python中的sklearn和statsmodels库来构建一个多元线性回归模型，并且解读模型的结果。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。本文使用的是sklearn自带的波士顿房价数据集，包含506个样本，每个样本有13个特征，目标变量为该地区房屋价格的中位数。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split