在Python中，可以使用`scikit-learn`库来实现多元线性回归。
首先，需要导入所需的库和模块：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
接下来，需要准备好训练数据集和测试数据集。假设训练数据集包含`n`个样本，每个样本有`m`个特征，标签为`y`。可以将特征和标签分别存储在两个数组`X`和`y`中。
然后，可以使用`train_test_split`函数将数据集拆分成训练集和测试集：
```python
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`表示测试集占总数据集的比例为20%，`random_state`是随机种子，用于每次运行代码时得到相同的拆分结果。
接下来，可以创建一个`LinearRegression`对象，并使用训练数据来拟合模型：
```python
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
训练完成后，可以使用模型对测试数据进行预测：
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
最后，可以使用不同的评估指标来评估模型的性能，例如均方误差（Mean Squared Error）：
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)
```
以上就是使用`scikit-learn`实现多元线性回归的基本步骤。当然，还可以进行特征工程、数据标准化等进一步优化步骤来提高模型的性能。
