请写一段多元线性回归的python代码,中文注释: 采用多因变量线性回归, 以关怀总分,意愿总分为因变量,其他变量为自变量。
时间: 2024-05-27 11:12:16 浏览: 11
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 定义自变量和因变量
X = data[['变量1', '变量2', '变量3']]
y = data[['关怀总分', '意愿总分']]
# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)
# 构建模型
model = sm.OLS(y, X).fit()
# 输出模型结果
print(model.summary())
相关问题
请写一段多元线性回归的python代码,要求中文注释:采用多变量线性回归, 以关怀总分,意愿总分为因变量,或者以 关怀总分,意愿总分,成绩为因变量(此时成绩不用分组),或者以理解,耐心,鼓励,服务,照护为因变量, 其他变量为自变量
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 确定因变量和自变量
y = data[['关怀总分','意愿总分']] # 或者:y = data[['关怀总分','意愿总分','成绩']]
X = data.drop(['关怀总分','意愿总分'], axis=1) # 或者:X = data.drop(['理解','耐心','鼓励','服务','照护'], axis=1)
# 创建并拟合模型
model = LinearRegression().fit(X, y)
# 打印系数和截距
print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)
# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame(np.array([[80, 90, 75, 85, 95]]), columns=X.columns)
print('预测结果:', model.predict(new_data))
写一段多元线性回归的python代码,要求中文注释,大体要求如下:采用多因变量线性回归, 以关怀总分,意愿总分为因变量,或者以 关怀总分,意愿总分,成绩为因变量(此时成绩不用分组),或者以理解,耐心,鼓励,服务,照护为因变量, 其他变量为自变量。
# 导入数据包
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 确定自变量和因变量
x = data[['理解', '耐心', '鼓励', '服务', '照护']]
y = data[['关怀总分', '意愿总分']]
# 添加常数项
x = sm.add_constant(x)
# 构建多元线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()
# 查看模型摘要
print(model.summary())
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