python进行驱动因素分析的回归方法

驱动因素分析可以采用多元线性回归模型来实现。在Python中，可以使用scikit-learn库中的线性回归模型进行实现。具体方法如下：

1.导入必要的库，包括numpy、pandas和scikit-learn。

2.读取数据，将自变量和因变量分别存为X和y。

3.将数据集随机分为训练集和测试集。

4.使用LinearRegression函数初始化回归模型对象。

5.使用fit函数对回归模型进行训练。

6.预测测试集中的因变量。

7.计算预测结果的误差指标，例如均方误差和 R-squared。

这里提供的是一个简单的流程框架，实际根据具体数据和问题情况可能需要进行调整和优化。