多元线性回归模型可以表示为如下所示的公式。
其中x1、x2、x3……为不同的特征变量，k1、k2、k3……则为这些特征变量前的系数，k0为常数项。
利用多元线性回归模型可以根据多个因素来预测客户价值，当模型搭建完成后，便可对不同价值的客户采用不同的业务策略。
2.1 案例背景
这里以信用卡客户的客户价值为例来解释客户价值预测的具体含义：客户价值预测就是指预测客户在未来一段时间内能带来多少利润，其利润可能来自信用卡的年费、取现手续费、分期手续费、境外交易手续费等。分析出客户价值后，在进行营销、电话接听、催收、产品咨询等各项业务时，就可以针对高价值客户提供区别于普通客户的服务，以进一步挖掘这些高价值客户的价值，并提高他们的忠诚度。
2.2 具体代码
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_excel('客户价值数据表.xlsx')
X = df[['历史贷款金额','贷款次数','学历','月收入','性别']]
Y = df['客户价值']
model = LinearRegression()
model.fit(X,Y)
model.coef_,model.intercept_
这里通过model.coef_获得的是一个系数列表，分别对应不同特征变量前面的系数，即k1、k2、k3、k4、k5，所以此时的多元线性回归方程如下。
y=-208+0.057x^1+96x^2+113x^3+0.056x^4+1.98x^5
import statsmodels.api as sm
X2 = sm.add_constant(X)
est = sm.OLS(Y,X2).fit()
est.summary()
线性回归模型具有如下优缺点。
·优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解。
《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》
Original: https://blog.csdn.net/qq_42433311/article/details/124104841
Author: QYiRen
Title: 多元线性回归及案例（Python）
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