pycharm对R&D Spend ，Administration ，Marketing Spend ，State，Profit五列数据实现多元线性回归代码并注释

PyCharm是一款强大的集成开发环境，特别适合Python编程。对于多元线性回归分析，你可以使用`sklearn`库，它包含了`LinearRegression`模型，用于拟合数据并预测结果。下面是一个简单的例子，演示如何使用PyCharm编写代码来处理给定的数据，并进行多元线性回归：

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

# 加载数据，假设数据文件名为'data.csv'，使用pandas读取
# R&D Spend, Administration, Marketing Spend, State, Profit 是列名
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查数据集是否包含所有列
assert set(['R&D Spend', 'Administration', 'Marketing Spend', 'State', 'Profit']) == set(data.columns)

# 删除可能影响回归结果的非数值列，比如'State'，通常我们会将类别变量编码为数值
data = data.drop(columns=['State'])

# 将数据分为特征(X)和目标变量(y)
X = data[['R&D Spend', 'Administration', 'Marketing Spend']]
y = data['Profit']

# 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)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出一些评估指标
print("Mean Absolute Error:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print("Mean Squared Error:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("Root Mean Squared Error:", np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

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