多元线性回归-仅删除缺少的值，而不删除整个行- Python

多元线性回归是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。它是线性回归的扩展，可以处理多个自变量的情况。

在Python中，可以使用多个库来实现多元线性回归，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。以下是一个使用Scikit-learn库进行多元线性回归的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([3, 4, 5, 6])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测新样本
new_X = np.array([[5, 6], [6, 7]])
predicted_y = model.predict(new_X)

print(predicted_y)

在这个例子中，我们使用了一个包含两个自变量的矩阵X和一个因变量向量y。通过调用LinearRegression()函数创建了一个线性回归模型，并使用fit()函数拟合了模型。然后，我们可以使用predict()函数对新样本进行预测。

多元线性回归的优势在于可以考虑多个自变量对因变量的影响，从而更准确地建立预测模型。它在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、市场营销等。

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