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如何在Python中使用scikit learn使用线性回归预测填充熊猫数据框中的NA值？

在Python中使用scikit-learn进行线性回归预测填充熊猫数据框中的NA值，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

创建一个熊猫数据框（DataFrame）并加载数据：

df = pd.DataFrame({'特征1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   '特征2': [2, 4, 6, 8, 10],
                   '目标': [3, 6, None, 12, 15]})

分割数据集为特征和目标：

X = df[['特征1', '特征2']]
y = df['目标']

创建线性回归模型并拟合数据：

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

使用模型进行预测并填充NA值：

df['目标'].fillna(pd.Series(model.predict(X)), inplace=True)

在上述代码中，我们首先导入了pandas库和scikit-learn中的LinearRegression模块。然后，我们创建了一个熊猫数据框，并加载了包含特征和目标的数据。接下来，我们将数据集分割为特征（X）和目标（y）。然后，我们创建了一个线性回归模型，并使用拟合方法拟合数据。最后，我们使用模型进行预测，并使用fillna方法将预测值填充到NA值中。

这种方法可以用于填充熊猫数据框中的NA值，通过线性回归模型预测缺失值，从而使数据集更完整。请注意，这只是一种填充NA值的方法之一，具体的方法选择应根据数据集的特点和需求进行调整。

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