多元线性回归模型是一种统计模型，用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系。它是线性回归模型的一种扩展形式，适用于多个自变量对因变量的影响。在多元线性回归模型中，自变量可以是连续型、分类型或二元变量，而因变量通常是连续型变量。该模型可以用于预测因变量的值，也可以用于分析自变量对因变量的影响程度和相关性。多元线性回归模型通常用最小二乘法来拟合数据，以求得最佳拟合直线，以最小化预测误差。

在Python中实现多元线性回归模型可以使用scikit-learn库。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
y = [3, 6, 9]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = [[2, 3, 4], [5, 6, 7]]
y_pred = model.predict(X_new)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个示例中，我们创建了一个多元线性回归模型，并使用三个特征（1、2、3）来预测目标变量（y）。我们拟合了模型，然后使用新的数据（2、3、4和5、6、7）进行预测，并打印预测的结果。