文本文件data.text给出了多个水样中观测到的微生物数量和环境数据，请分析此数据，训练预测模型并给出评测，具体要求为，选取合适的特征，训练线性回归模型，预测各种生物数量，预测值输出为学号-midela.csv文件，数据文件说数据文件说明如下: 前面各列依次为环境数据 season, size, speed, mxPH, mnO2, Cl, NO3, NH4, oPO4, PO4, Chla, 数据缺失用 XXXXXXX 表示 最后 7 列依次为 7 种微生物 y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7 的观测数量 testX.txt 和 testY.txt 为测试数据，给出python代码

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据并处理缺失值
data = pd.read_csv('data.txt', sep='\s+', na_values=['XXXXXXXX'])
data = data.dropna()

# 选取特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-7]
y = data.iloc[:, -7:]

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 读取测试数据
test_X = pd.read_csv('testX.txt', sep='\s+', na_values=['XXXXXXXX'])
test_X = test_X.dropna()

# 预测微生物数量
predictions = model.predict(test_X)

# 将预测结果保存为csv文件
output = pd.DataFrame(predictions, columns=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5', 'y6', 'y7'])
output.to_csv('学号-midela.csv', index=False)

其中，`pd.read_csv` 函数用于读取文本文件，`sep='\s+'` 表示使用空格或制表符分隔，`na_values=['XXXXXXXX']` 表示将缺失值标记为 NaN。

`data.dropna()` 函数用于删除包含缺失值的行。

`iloc` 函数用于按位置选取特定行列，`-7` 表示选取倒数第7列及以后的列。

`LinearRegression` 类用于训练线性回归模型，`fit` 方法用于拟合模型。

`output.to_csv` 函数用于将预测结果保存为csv文件，`index=False` 表示不保存行索引。