独热编码进行灵敏度分析的python代码

以下是使用独热编码进行灵敏度分析的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对类别型变量进行独热编码
ohe = OneHotEncoder()
cat_vars = ['gender', 'education', 'occupation']
cat_data = ohe.fit_transform(data[cat_vars]).toarray()

# 合并独热编码后的数据和数值型变量数据
num_vars = ['age', 'income', 'savings']
num_data = data[num_vars].values
X = pd.concat([pd.DataFrame(cat_data), pd.DataFrame(num_data)], axis=1)
y = data['response'].values

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 计算各变量的系数
coefficients = pd.DataFrame({
    'Variable': list(ohe.get_feature_names(cat_vars)) + num_vars,
    'Coefficient': model.coef_
})

# 打印各变量的系数
print(coefficients)

此代码将数据进行独热编码，然后将数值型变量和编码后的类别型变量合并，并使用线性回归模型进行训练。最后，计算各变量的系数并打印输出。