逐步回归分析：使用Python进行特征选择和建模

逐步回归分析：使用Python进行特征选择和建模

逐步回归分析是一种用于特征选择和建模的统计方法。它通过逐步添加和删除预测变量来构建一个最佳的线性回归模型。在本文中，我们将使用Python来实现逐步回归分析，并提供相应的源代码。

首先，我们将导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

接下来，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个名为data的数据集，其中包含多个预测变量和一个目标变量。我们可以使用pandas库来加载数据：

data = pd.read_csv(<