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在 Python 中，可以使用 scikit-learn 庫來實現多元線性回歸。
首先，需要導入所需的庫和模塊：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下來，需要準備好訓練數據集和測試數據集。假設訓練數據集包含 n 個樣本，每個樣本有 m 個特征，標簽為 y?？梢詫⑻卣骱蜆撕灧謩e存儲在兩個數組X 和y中。
然后，可以使用 train_test_split 函數將數據集拆分成訓練集和測試集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

其中，test_size=0.2表示測試集占總數據集的比例為 20%，random_state是隨機種子，用于每次運行代碼時得到相同的拆分結果。
接下來，可以創建一個 LinearRegression 對象，并使用訓練數據來擬合模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

訓練完成后，可以使用模型對測試數據進行預測：

y_pred = model.predict(X_test)

最后，可以使用不同的評估指標來評估模型的性能，例如均方誤差（Mean Squared Error）：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方誤差：", mse)

以上就是使用 scikit-learn 實現多元線性回歸的基本步驟。當然，還可以進行特征工程、數據標準化等進一步優化步驟來提高模型的性能。

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