用Python代码实现在5000行7列的csv数据集中，用csv数据集中任取3000个数据建模进行回归建模，用csv数据集中其他1000个数据进行预测。

首先，我们需要安装所需的Python库，包括pandas、numpy和sklearn：

!pip install pandas numpy sklearn

然后，我们可以使用pandas库读取csv文件并随机选择3000个数据进行建模。同时，我们可以使用sklearn库中的LinearRegression模型进行回归建模：

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

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 随机选择3000个数据进行建模
sampled_df = df.sample(n=3000)

# 将数据集拆分为自变量X和因变量y
X_train = sampled_df.iloc[:, :-1].values
y_train = sampled_df.iloc[:, -1].values

# 创建回归模型并进行训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

接下来，我们可以使用剩余的1000个数据进行预测。需要注意的是，在进行预测之前，我们需要对自变量进行标准化处理：

# 选择剩余的1000个数据进行预测
test_df = df.drop(sampled_df.index)
X_test = test_df.iloc[:, :-1].values
y_test = test_df.iloc[:, -1].values

# 标准化处理自变量
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 进行预测并计算模型评分
y_pred = regressor.predict(X_test)
score = regressor.score(X_test, y_test)
print("模型评分：", score)

最后，我们可以输出预测结果并进行模型评估。完整的代码如下：

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

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 随机选择3000个数据进行建模
sampled_df = df.sample(n=3000)

# 将数据集拆分为自变量X和因变量y
X_train = sampled_df.iloc[:, :-1].values
y_train = sampled_df.iloc[:, -1].values

# 创建回归模型并进行训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 选择剩余的1000个数据进行预测
test_df = df.drop(sampled_df.index)
X_test = test_df.iloc[:, :-1].values
y_test = test_df.iloc[:, -1].values

# 标准化处理自变量
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 进行预测并计算模型评分
y_pred = regressor.predict(X_test)
score = regressor.score(X_test, y_test)

# 输出预测结果和模型评分
print("预测结果：", y_pred)
print("模型评分：", score)