多元线性回归预测未来十期python代码

多元线性回归是指使用多个自变量来预测因变量的一种回归分析方法。下面是使用Python实现多元线性回归预测未来十期的代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 定义自变量和因变量
X = data[['var1', 'var2', 'var3', 'var4']]
y = data['target']

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

# 预测未来十期
future_data = pd.read_csv("future_data.csv")
future_X = future_data[['var1', 'var2', 'var3', 'var4']]
future_predictions = model.predict(future_X)

# 打印预测结果
print(future_predictions)

其中，`data.csv`是历史数据集，包含四个自变量和一个因变量；`future_data.csv`是未来十期的数据集，也包含四个自变量。在代码中，首先读取历史数据集，并定义自变量和因变量。然后使用`LinearRegression()`函数训练模型，并使用`predict()`函数预测未来十期的因变量值。最后打印出预测结果。