利用机器学习中多元线性回归算法获得数据之前因果关系python代码实现

以下是使用Python实现多元线性回归算法来获得数据之前因果关系的示例代码：

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

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

# 将数据集分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

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

# 打印系数
print(regressor.coef_)

在上面的代码中，我们首先导入了必要的库：pandas用于读取数据，numpy用于数学计算，sklearn.linear_model中包含了多元线性回归算法的实现。

接下来，我们使用pandas读取数据集，并将数据集分为自变量和因变量。在这个例子中，我们假设数据集只有一个因变量和两个自变量。如果你的数据集中有更多的自变量，你需要相应地修改代码。

然后，我们使用sklearn.linear_model中的LinearRegression()函数来训练模型。最后，我们打印出系数，即自变量对因变量的影响程度。

需要注意的是，多元线性回归算法只能找到变量之间的相关关系，而不能证明因果关系。因此，在使用多元线性回归算法时，需要谨慎考虑结果的可靠性。