在Python中，使用`scikit-learn`库可以方便地实现多线性回归。以下是使用`scikit-learn`进行多线性回归的基本步骤：
1. 导入必要的库：
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error
2. 准备数据集：
创建数据集data = {'平时成绩': [80, 90, 70, 60, 95],'作业完成率': [90, 85, 75, 60, 98],'期末成绩': [85, 92, 75, 65, 96]}df = pd.DataFrame（data）分离自变量和因变量X = df[['平时成绩', '作业完成率']]y = df['期末成绩']
3. 划分训练集和测试集：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=0）
4. 创建并拟合模型：
model = LinearRegression（）model.fit（X_train, y_train）
5. 预测新数据：
y_pred = model.predict（X_test）
6. 评估模型性能：
mse = mean_squared_error（y_test, y_pred）print（f"Mean Squared Error: {mse}"）
以上步骤展示了如何使用`scikit-learn`库进行多线性回归的基本流程。你可以根据具体的数据集调整参数，比如`test_size`和`random_state`，以获得更好的模型性能。
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