基于多元线性回归分析的高校在校大学生人数预测写python代码

好的，以下是基于多元线性回归分析的高校在校大学生人数预测的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]
Y = data.iloc[:, -1]

# 构建多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)

# 预测未来的在校大学生人数
x_pred = np.array([10000, 20, 30, 40, 50]).reshape(1, -1)
y_pred = model.predict(x_pred)

print("预测未来在校大学生人数为:", y_pred)

在这个例子中，我们假设我们有一个数据集，其中包含高校在校大学生人数的历史数据，以及一些自变量，如学校总人数、教师人数、学生男女比例、学生宿舍数量等等。我们使用线性回归模型来分析这些自变量与因变量（在校大学生人数）之间的关系，并预测未来的在校大学生人数。