利用python写一段多元回归方程进行客运量预测代码

好的，以下是一段基于Python的多元回归方程进行客运量预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
data = pd.read_csv('train.csv')

# 取出特征列和目标列
X = data[['天气', '星期', '节假日']]
y = data['客运量']

# 创建线性回归模型并拟合数据集
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
x_test = [[2, 6, 0]] # 测试数据集中的一条数据，分别代表天气，星期和是否为节假日
y_pred = model.predict(x_test)

print('客运量预测结果：', y_pred)

在上述代码中，我们首先通过pandas读取了一个名为"train.csv"的数据集，该数据集中包含了天气、星期和节假日等特征列以及对应的客运量目标列。然后我们将特征列和目标列分别取出来，创建了一个线性回归模型并拟合了数据集。接着我们使用一条测试数据进行了客运量的预测，并输出了预测结果。需要注意的是，这里的天气和星期、节假日等特征列需要进行数值化处理或者独热编码等转换操作。