基于回归分析对城市人才需求的预测 写python代码

首先，需要收集城市人才需求的数据和相关因素数据，例如历史招聘信息、教育背景、行业发展等等。

然后，可以使用Python中的pandas库读入数据，并进行数据清洗和预处理。接着，使用sklearn库中的线性回归模型进行建模，并使用训练集进行拟合和调参。最后，使用测试集进行模型评估和结果预测。

下面是一个简单的基于线性回归的城市人才需求预测代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读入数据
data = pd.read_csv('talent_demand.csv')

# 数据清洗和预处理
X = data[['education', 'industry']]
y = data['demand']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建模和拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估和结果预测
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE: ', mse)
prediction = model.predict([[6, 3]])
print('预测结果：', prediction)

其中，talent_demand.csv为数据文件，education和industry为特征因素，demand为目标变量。在模型评估中，使用均方误差（MSE）作为评价指标。最后，预测结果为给定教育背景和行业发展水平时的城市人才需求。