1.多个变量如何实现把所有可能的线性拟合结果拟合出来？（到底会有多少种组合，涉及到什么理论？包括拟合出来的R2是不是可以剔除选择？）
2.梯度提升方法能不能运用到多元线性拟合里面来，梯度提升或者下降来逐步考虑自变量的个数？
1.如果有多个变量，可以使用多元线性回归的方法将所有可能的线性拟合结果拟合出来。在多元线性回归中，多个自变量可以同时被纳入模型中，通过最小二乘法拟合数据得到回归系数。
在多元线性回归中，涉及到组合的数量为2^n-1，其中n为自变量的数量。例如，如果有3个自变量，则需要考虑的组合数量为2^3-1=7，即共有7种可能的线性拟合结果。
对于多元线性回归的拟合结果，通常使用R方值（或者称为拟合优度）来评价拟合的好坏。R方值表示模型解释了自变量变异的比例，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。在选择最终的模型时，可以使用交叉验证等方法对模型进行进一步的验证和选择。
需要注意的是，R方值不能作为选择模型的唯一标准，因为过度拟合的模型可能会在训练数据上获得很高的R方值，但是在测试数据上表现很差。因此，在选择最终的模型时，需要综合考虑R方值、拟合效果、预测能力等多个因素。
2.梯度提升方法可以应用于多元线性拟合中。在多元线性回归中，我们的目标是找到一个能够最小化实际观测值与预测值之间误差平方和的拟合方程。梯度提升方法是一种基于决策树的机器学习方法，可以用于优化目标函数。
在梯度提升方法中，我们首先建立一个初始模型，然后通过对模型的残差进行拟合来逐步改进模型。具体来说，每一轮迭代中，我们会计算模型的残差，并使用残差来训练下一个决策树。然后，我们将新的决策树与之前的模型结合起来，得到一个更加精确的预测模型。通过多次迭代，我们可以逐步优化模型，得到更准确的预测结果。
在多元线性拟合中，我们可以使用梯度提升方法来优化模型的拟合效果。具体来说，我们可以将每个自变量作为一个特征输入到决策树中，然后使用梯度提升方法来逐步考虑自变量的个数。在每一轮迭代中，我们可以计算残差，并使用残差来训练下一个决策树，然后将新的决策树与之前的模型结合起来，得到一个更加精确的预测模型。通过多次迭代，我们可以逐步优化模型，得到更准确的预测结果。
至于拟合出来的R2是否可以剔除选择，一般来说，R2越大表示模型拟合效果越好，但并不是所有情况下都适用。在一些情况下，过高的R2可能会引起过拟合的问题。因此，我们需要综合考虑多种评估指标来评估模型的拟合效果，而不是仅仅依靠R2值。