完成教材中代码的运行。 2. 运用网络资源，自选案例，须运用多元线性回归、岭回归、Lasso回归、逐步回归中的一种，对案例进行分析。代码及结果截图放在此文档。

完成教材中的代码运行通常涉及以下几个步骤：

1. 确保已安装必要的Python库：如NumPy、Pandas、Scikit-Learn等，它们用于数据处理和统计建模。

2. 了解代码背景：查看教材中给出的代码段，理解其目的，比如它可能是在拟合一个多元线性回归模型。

   from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso, Lars
   # ... (导入数据并预处理)
   model = LinearRegression()  # 或者Ridge(), Lasso(), Lars()
   model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
   predictions = model.predict(X_test)  # 预测

3. 根据需求选择合适的回归模型：多元线性回归是最基础的，岭回归和Lasso回归通过正则化防止过拟合，逐步回归则是逐个特征添加到模型的过程。

4. 调整参数（如果有）：比如Lasso回归需要设置alpha参数，影响正则化强度。

5. 执行模型，并记录结果：运行代码后，保存模型的系数、截距以及预测值，同时可能需要计算评估指标（如R²分数，均方误差等）。

6. 可视化结果：如果方便，可以绘制预测值与真实值的散点图，帮助理解和解释模型性能。

至于自选案例，你可以从公开的数据集（如UCI Machine Learning Repository）或实际业务数据中选择一个适合的应用场景。实施过程类似，只是数据源和目标可能会变化。

为了满足文档的要求，记得将代码片段、数据处理过程、结果截图以及相应的文字描述一并放入文档中，包括模型的选择依据、参数调整、结果分析和可能遇到的问题。