帮我写一个多变量输入预测代码

好的，我可以为您提供多变量输入预测的代码。以下是一个基于Python的多变量输入预测的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义训练数据集
data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                 [2, 4, 6, 8, 10],
                 [3, 6, 9, 12, 15],
                 [4, 8, 12, 16, 20],
                 [5, 10, 15, 20, 25]])

# 定义多变量输入数据和输出数据
X = data[:-1, :] # 多变量输入数据，选取除最后一行以外的所有数据作为输入
y = data[-1, :] # 输出数据，选取最后一行作为输出

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X.T, y)

# 定义一个新的多变量输入数据
new_data = np.array([[6, 12, 18, 24, 30]])

# 预测新数据的输出
prediction = model.predict(new_data)

print("预测输出值为：", prediction)

这段代码会输出基于输入数据的预测输出值。您可以将`data`数组替换为您自己的数据集，并更改`X`和`y`的定义以适应您的数据。