编程实现线性回归模型，预测研究生入学率，使用Addmisson_Predic.csv数据集

编程实现线性回归模型预测研究生入学率通常涉及以下几个步骤，这里我们以Python语言和Pandas库处理CSV数据，然后使用scikit-learn库来构建模型：

1. **加载数据**：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('Addmisson_Predic.csv')
X = data.drop('Admission', axis=1) # 假设'Admission'列是目标变量
y = data['Admission']

2. **数据预处理**：
- 检查缺失值并处理（如填充、删除）
- 特征缩放（如果需要）

3. **拆分数据集**：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建线性回归模型**：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

5. **训练模型**：

model.fit(X_train, y_train)

6. **评估模型**：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
print(f"R-squared Score: {r2}")

7. **保存模型**（如果需要长期使用）：

import joblib

joblib.dump(model, 'linear_regression_model.pkl')

8. **预测新数据**：

new_data = ... # 新的数据实例
predicted_admission_rate = model.predict(new_data)