я есть набор данных (dataTrain.csv & dataTest.csv) в файле .csv с этим форматом:

Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)
273.1,24.675,0.806677258
313.1,24.675,0.888394713
...,...,...

И в состоянии построить регрессионную модель и прогноз с помощью этого кода:

import pandas as pd
from sklearn import linear_model

dataTrain = pd.read_csv("dataTrain.csv")
dataTest = pd.read_csv("dataTest.csv")
# print df.head()

x_train = dataTrain['Temperature(K)'].reshape(-1,1)
y_train = dataTrain['CompressibilityFactor(Z)']

x_test = dataTest['Temperature(K)'].reshape(-1,1)
y_test = dataTest['CompressibilityFactor(Z)']

ols = linear_model.LinearRegression()
model = ols.fit(x_train, y_train)

print model.predict(x_test)[0:5]

Однако я хочу сделать многомерную регрессию. Итак, модель будетCompressibilityFactor(Z) = intercept + coef*Temperature(K) + coef*Pressure(ATM)

Как это сделать в scikit-learn?