写一段python用于回归插补的代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于线性回归插补。这个例子假设我们有一组数据点，它们之间存在某种线性关系，但有一些数据点丢失了。我们可以使用线性回归插补来预测这些丢失的数据点。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有一组数据点，其中一些数据点已经丢失了
x = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9]
y = [2, 4, 6, 8, None, 12, 14, 16]

# 找到缺失数据点的索引
missing_indices = []
for i in range(len(y)):
    if y[i] is None:
        missing_indices.append(i)

# 构建训练数据
train_x = []
train_y = []
for i in range(len(y)):
    if y[i] is not None:
        train_x.append(x[i])
        train_y.append(y[i])

# 使用线性回归进行插补
model = LinearRegression()
train_x = np.array(train_x).reshape(-1, 1)
train_y = np.array(train_y).reshape(-1, 1)
model.fit(train_x, train_y)

# 预测缺失的数据点
for i in missing_indices:
    x_missing = np.array(x[i]).reshape(-1, 1)
    y_missing = model.predict(x_missing)
    y[i] = y_missing[0][0]

# 输出结果
print(y)

在这个例子中，我们首先找到了丢失数据点的索引，然后使用非缺失数据来训练线性回归模型。最后，我们使用训练出的模型来预测缺失的数据点，并输出完整的数据序列。