逐步回归法python

逐步回归法（Stepwise Regression）是一种特征选择方法，它可以自动选择对目标变量影响最大的特征，并将它们用于建立模型。在Python中，可以使用statsmodels库中的OLS函数来实现逐步回归法。以下是一个简单的示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将目标变量和特征变量分离
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 使用OLS函数进行逐步回归
model = sm.OLS(y, X).fit()
model.summary()

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取数据，然后将目标变量和特征变量分离。为了进行逐步回归，我们需要添加常数项，可以使用statsmodels库中的add_constant函数来实现。最后，我们使用OLS函数拟合模型，并使用summary函数来查看模型的统计结果。