python 多元拟合
Python中多元拟合是通过使用多元线性回归来实现的。在使用多元线性回归进行拟合时，需要考虑多个自变量对因变量的影响。
下面是进行多元线性回归拟合的Python代码示例：
正则化的最小二乘法曲线拟合python``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备数据
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([2, 4, 5, 7, 8])
y = np.array([4, 8, 10, 14, 16])
# 将多个自变量整合到一个数组中
X = np.column_stack((x1, x2))
# 构建多元线性回归模型
reg = LinearRegression().fit(X, y)
# 输出拟合结果
print('Coefficients: ', f_)
print('Intercept: ', reg.intercept_)
```
在以上代码中，我们将x1和x2两个自变量整合到一个数组中作为模型的输入数据（X），然后使用sklearn库中的LinearRegression类来构建多元线性回归模型。最后输出拟合的系数（Coefficients）和截距（Intercept）。
需要注意的是，多元线性回归模型的拟合结果可能存在过拟合问题，因此在使用时需要谨慎选择自变量。

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