用python实现多元线性回归，将数据集中的ERP作为因变量，其他每个特征作为自变量一起和ERP进行多元回归分析。并对结果进行记录和分析。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现多元线性回归。这里是一个简单的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集，其中包含'ERP'列和其他特征列
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义特征和因变量
X = data.drop('ERP', axis=1)  # 特征
y = data['ERP']                # 因变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 记录和分析结果
print("模型系数：", model.coef_)
print("模型截距：", model.intercept_)
print("R^2分数：", model.score(X_test, y_test))

# 可以查看残差（预测值与真实值之间的差异）
residuals = y_test - y_pred
mean_squared_error = np.mean(residuals**2)
print("均方误差 (MSE): ", mean_squared_error)