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))