1)将“data.csv”数据使用pandas 库中的read csv 函数读入当前工作空间2)使用scikit-learn 中的 Lasso函数对数据进行属性选择。 3)使用GM(1.1)灰色预测方法得到筛选出的关键影响因素的2014 年和2015年的预测值。 4)使用支持向量回归模型对某市地方财政收入进行预测

好的，我明白了您的要求。以下是我的回答：

1. 读取数据

您可以使用以下代码读取名为"data.csv"的数据文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")

2. 属性选择

使用Lasso函数进行属性选择，您可以使用以下代码：

from sklearn.linear_model import Lasso
X = data.drop("target_variable", axis=1)
y = data["target_variable"]
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
selected_features = X.columns[lasso.coef_ != 0]

这将使用Lasso函数选择对目标变量有显著影响的特征。您需要将"target_variable"替换为您的目标变量的名称。

3. GM(1,1)灰色预测

使用GM(1,1)灰色预测方法预测选定的关键影响因素的2014年和2015年的值，您可以使用以下代码：

from GM11 import GM11  # 导入GM(1,1)函数
import numpy as np
x = data[selected_features].values
model = GM11(x)
predict_2014 = model.model_predict(np.array([2014]))
predict_2015 = model.model_predict(np.array([2015]))

这将使用GM(1,1)函数对选定的关键影响因素进行预测。您需要将"selected_features"替换为Lasso函数选择的特征名称。

4. 支持向量回归模型预测

使用支持向量回归模型对某市地方财政收入进行预测，您可以使用以下代码：

from sklearn.svm import SVR
X = data[selected_features]
y = data["local_finance_income"]
svr = SVR(kernel="rbf", C=1e3, gamma=0.1)
svr.fit(X, y)
predict_income = svr.predict(new_X)

这将使用支持向量回归模型对某市的地方财政收入进行预测。您需要将"selected_features"替换为Lasso函数选择的特征名称，并将"local_finance_income"替换为您的目标变量的名称。您还需要提供新的特征值"new_X"以进行预测。