请写一段代码，内容是建立回归模型分析疫苗对病毒传播指数的影响

由于建立回归模型需要使用大量的数据和特征工程等操作，因此在此只提供一个基本的代码框架供参考：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
# ...

# 特征选择
X = data[['vaccine_rate', 'population_density', 'social_distance', 'hygiene']].values
y = data['virus_spread_index'].values

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 拟合回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 模型解释
coefficients = regressor.coef_
intercept = regressor.intercept_

# 打印结果
print('Coefficients:', coefficients)
print('Intercept:', intercept)
print('Mean squared error:', mse)

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据数据的特点和实际情况进行相应的修改和优化。