数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv怎么利用'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'这几个变量通过回归分析模型来判断它们对NObeyesdad的影响

可以考虑使用多元线性回归分析模型，将NObeyesdad作为因变量，将'Age', 'family', 'FAVC', 'FCVC', 'CH2O', 'CALC'作为自变量。首先，需要对数据集进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。然后，可以使用Python中的sklearn库来建立多元线性回归模型，具体步骤如下：

1.导入需要的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

2.数据预处理

#去除缺失值
data.dropna(inplace=True)

#去除异常值
data = data[data['Weight']>30]
data = data[data['Height']>1.2]

#数据标准化
data_std = (data - data.mean()) / data.std()

3.建立多元线性回归模型并拟合数据

#提取自变量和因变量
X = data_std[['Age', 'family', 'FAVC', 'FCVC', 'CH2O', 'CALC']]
y = data_std['NObeyesdad']

#建立多元线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

4.模型评估和预测

#模型评估
r2 = model.score(X, y)
print('R-squared:', r2)

#模型预测
X_new = [[25, 1, 0, 1, 1, 3]]
y_pred = model.predict(X_new)
print('Predicted NObeyesdad:', y_pred)

通过以上步骤，就可以得到多元线性回归模型的预测结果以及模型的评估结果。需要注意的是，建立回归模型需要考虑多种因素，不能单纯地将几个因素作为自变量，还需要对模型的可靠性进行检验和优化，例如可以使用交叉验证、正则化等方法来提高模型的准确性和泛化能力。