写一段多元线性回归的python代码，要求中文注释，大体要求如下：采用多元线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，或者以 关怀总分，意愿总分，成绩为因变量（此时成绩不用分组）,或者以理解，耐心，鼓励，服务，照护为因变量， 其他变量为自变量。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 多元线性回归以关怀总分，意愿总分为因变量
X = data[['理解', '耐心', '鼓励', '服务', '照护']] # 自变量
Y = data[['关怀总分', '意愿总分']] # 因变量

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 将数据拟合到模型中
model.fit(X, Y)

# 输出模型的系数和截距
print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

# 预测新数据
new_data = np.array([[4, 4, 4, 4, 4]]) # 新的自变量数据
predict = model.predict(new_data) # 预测结果

# 输出预测结果
print('预测结果:', predict)

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写一段多元线性回归的python代码，要求中文注释，大体要求如下：采用多因变量线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，或者以 关怀总分，意愿总分，成绩为因变量（此时成绩不用分组）,或者以理解，耐心，鼓励，服务，照护为因变量， 其他变量为自变量。

# 导入数据包
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 确定自变量和因变量
x = data[['理解', '耐心', '鼓励', '服务', '照护']]
y = data[['关怀总分', '意愿总分']]

# 添加常数项
x = sm.add_constant(x)

# 构建多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()

# 查看模型摘要
print(model.summary())

请写一段多元线性回归的python代码，中文注释： 采用多因变量线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，其他变量为自变量。

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['变量1', '变量2', '变量3']]
y = data[['关怀总分', '意愿总分']]

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 构建模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())