Python多元线性回归：统计学和机器学习方法的分析框架

多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。以下是使用 Python 进行多元线性回归的具体操作步骤：

一、数据准备

（一）收集数据

根据研究目的，收集包含因变量和多个自变量的数据。例如，在分析房屋价格（因变量）与房屋面积、房龄、所在楼层等因素（自变量）的关系时，需要收集包含这些信息的数据集。

（二）数据清洗

• 处理缺失值 ：检查数据中是否存在缺失值，若有，可采用删除缺失行、填充均值、中位数或众数等方法进行处理。
• 异常值处理 ：通过绘制箱线图、散点图等方法识别异常值，对异常值进行修正或删除，以避免对回归模型产生过大影响。
• 数据类型转换 ：确保数据类型正确，例如将分类变量转换为哑变量（dummy variables）。

二、导入必要的库

import pandas