鸢尾花数据集（Iris Dataset）是机器学习领域中最为经典的数据集之一，由英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在 1936 年首次引入。该数据集包含了 150 个样本，每个样本有 4 个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。

多元线性回归是机器学习中的基础算法，用于建立多个特征与目标变量之间的线性关系。本文通过两种实现方式（公式法与scikit-learn工具）演示多元线性回归的建模过程，并验证结果的一致性。