R- 无需分类变量的多元线性回归的机器学习

要解决多元线性回归问题，其中自变量包含非分类变量，可以使用Python中的sklearn库来进行机器学习。

下面是一个示例代码，展示了如何使用sklearn库中的LinearRegression模型来进行多元线性回归：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据保存在data.csv文件中

# 分割自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1]  # 所有自变量，除了最后一列
y = data.iloc[:, -1]  # 因变量，最后一列

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 打印回归系数
print('回归系数:', model.coef_)

# 打印截距
print('截距:', model.intercept_)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X)

# 打印预测结果
print('预测结果:', y_pred)

上述代码假设数据保存在名为"data.csv"的文件中。根据实际情况，你需要将代码中的数据路径和文件名进行相应的修改。

通过以上代码，你可以对包含非分类变量的多元线性回归问题进行建模和预测。请确保你已经安装了所需的库，可以通过pip install scikit-learn命令来安装sklearn库。