用python语言实现下列要求：即一个excel表格中用五列数据，其中前两列为自变量，后三列为因变量，利用前两列数据，分别对后三列变量进行线性拟合，并输出回归系数

在Python中，你可以使用pandas库处理Excel数据，然后结合sklearn库进行线性回归分析。以下是一个简单的步骤示例：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install pandas openpyxl sklearn

接下来，假设你的Excel文件名为"your_file.xlsx"，并且数据已经按照指定格式排列好了。以下代码将演示如何读取数据并进行线性回归：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1. 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

# 确保前两列是自变量(X)，后三列是因变量(y)
X = df.iloc[:, :2]  # 前两列
y_1 = df.iloc[:, 2]  # 第三个因变量
y_2 = df.iloc[:, 3]  # 第四个因变量
y_3 = df.iloc[:, 4]  # 第五个因变量

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y1_train, y1_test = train_test_split(X, y_1, test_size=0.2, random_state=42)
# 对每个因变量做一次线性回归
regressor_1 = LinearRegression()
regressor_1.fit(X_train, y1_train)

# 类似地为其他两个因变量创建模型并训练
regressor_2 = LinearRegression().fit(X_train, y2_train)
regressor_3 = LinearRegression().fit(X_train, y3_train)

# 输出第一个因变量的回归系数
print(f"对于因变量{y_1.name}的回归系数：", regressor_1.coef_)

# 同样，输出第二个和第三个因变量的回归系数
print(f"对于因变量{y_2.name}的回归系数：", regressor_2.coef_)
print(f"对于因变量{y_3.name}的回归系数：", regressor_3.coef_)

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