pythonsklearn多元回归回归_用sklearn进行多元线性回归

我有一个时间序列是这样的：date var1 var2 var3 var4 var5 var6

0 2004-09-30 6.252216 10.502101 4.965370 26.828754 3.321060 2.723686

1 2004-10-29 6.861840 9.776618 4.719399 27.621344 2.281346 4.449510

2 2004-11-30 8.171250 10.704045 4.949747 30.259377 2.064655 2.843745

3 2004-12-31 9.702585 11.371383 5.422177 33.578991 -1.008974 2.768579

4 2005-01-31 12.064022 10.628460 6.390097 35.135098 -0.385921 3.244204

我想用sklearn的线性回归函数来计算这个时间序列的斜率、y截距和误差(r平方)。请注意，所有这些值都已经通过我自己的函数进行了规范化，我不需要使用sklearn的normalize参数。在

这是到目前为止我在一个列上进行回归的代码：

^{pr2}$

我的问题是我不知道如何同时考虑每一列的回归。除此之外，R^2的计算不起作用。在

撇开R^2不谈，我对某一列的斜率和截距非常小：{'beta': -3.205305722098675e-17, 'alpha': 43.05076221170246}

我将如何解决这些问题？在

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