“探究数据每个特征的实际系数值——Python实现“

“探究数据每个特征的实际系数值——Python实现”

在机器学习领域中，线性回归模型是最基础、最重要的一种模型。在使用线性回归模型时，我们通常希望知道每一个特征在模型中所起的作用，即每一个特征对于目标变量的影响程度。为了满足这一需求，我们需要计算每个特征的实际系数值。

Python中提供了许多工具来实现线性回归模型，如scikit-learn等。下面，我们演示如何使用scikit-learn库来实现线性回归，并计算每个特征的实际系数值。

首先，我们需要导入必要的库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

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