油气藏的储量密度Y与生油门限以下平均地温梯度X1、生油门限以下总有机碳百分比X2、生油岩体积与沉积岩体积百分比X3、砂泥岩厚度百分比X4、有机转化率X5有关，数据如表所示。
任务如下：
（1）利用线性回归分析命令，求出Y与5个因素之间的线性回归关系式系数向量（包括常数项），并在命令窗口输出该系数向量。
（2）求出线性回归关系的判定系数。
（3）今有一个样本X1=4，X2=1.5，X3=10，X4=17，X5=9，试预测该样本的Y值
import numpy as npimport pandas as pddata=pd.read_excel('1.xlsx')x=data.iloc[:,1:6].valuesy=data.iloc[:,6].valuesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression as LRlr=LR()lr.fit(x,y)Slr=lr.score(x,y)c_x=lr.coef_c_b=lr.intercept_x1=np.array([4,1.5,10,17,9])x1=x1.reshape(1,5)R1=lr.predict(x1)r1=x1*c_xR2=r1.sum()+c_xprint('x回归系数为：',c_x)print('回归系数常数项：',c_b)print('判定系数:',Slr)print('样本预测值:',R1)
python数据挖掘:利用线性回归分析命令 求出Y与5个因素之间的线性回归关系式系数向量（包括常数项） 并在命令窗口输出该系数向量。（2）求出线性回归关系的判定系数。三：试预测该样本的Y值
