python代码：采用多元线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，或者以 关怀总分，意愿总分，成绩为因变量（此时成绩不用分组）,或者以理解，耐心，鼓励，服务，照护为因变量， 其他变量为自变量

由于没有提供数据集，以下代码仅为多元线性回归的模板代码，需要自行准备数据集并进行数据预处理：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集并进行数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['var1', 'var2', 'var3']] # 自变量
y = data[['target1', 'target2']] # 因变量

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

# 输出回归系数（斜率）和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

# 进行预测
x_pred = [[1, 2, 3]] # 自变量的值
y_pred = model.predict(x_pred) # 预测因变量的值
print('Predicted value:', y_pred)

相关问题

写一段多元线性回归的python代码，要求中文注释，大体要求如下：采用多元线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，或者以 关怀总分，意愿总分，成绩为因变量（此时成绩不用分组）,或者以理解，耐心，鼓励，服务，照护为因变量， 其他变量为自变量。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 多元线性回归以关怀总分，意愿总分为因变量
X = data[['理解', '耐心', '鼓励', '服务', '照护']] # 自变量
Y = data[['关怀总分', '意愿总分']] # 因变量

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 将数据拟合到模型中
model.fit(X, Y)

# 输出模型的系数和截距
print('系数:', model.coef_)
print('截距:', model.intercept_)

# 预测新数据
new_data = np.array([[4, 4, 4, 4, 4]]) # 新的自变量数据
predict = model.predict(new_data) # 预测结果

# 输出预测结果
print('预测结果:', predict)

请写一段多元线性回归的python代码，要求中文注释：采用多变量线性回归， 以关怀总分，意愿总分为因变量，或者以 关怀总分，意愿总分，成绩为因变量（此时成绩不用分组）,或者以理解，耐心，鼓励，服务，照护为因变量， 其他变量为自变量

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 确定因变量和自变量
y = data[['关怀总分','意愿总分']] # 或者：y = data[['关怀总分','意愿总分','成绩']]
X = data.drop(['关怀总分','意愿总分'], axis=1) # 或者：X = data.drop(['理解','耐心','鼓励','服务','照护'], axis=1)

# 创建并拟合模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 打印系数和截距
print('系数：', model.coef_)
print('截距：', model.intercept_)

# 预测新数据
new_data = pd.DataFrame(np.array([[80, 90, 75, 85, 95]]), columns=X.columns)
print('预测结果：', model.predict(new_data))