回归分析：使用Scikit-learn进行线性回归

# 1. 介绍
- 什么是回归分析
- 为什么要使用回归分析
## 2. 线性回归简介

线性回归是回归分析中最常用的方法之一，用于建立一个自变量与一个或多个因变量之间的线性关系模型。它基于线性假设，即因变量与自变量之间存在着线性关系。

### 2.1 什么是线性回归

线性回归是一种用于预测连续数值的回归算法。它假设因变量和自变量之间的关系可以用线性方程来表示，即$y = mx + b$，其中$y$是因变量，$x$是自变量，$m$是斜率，$b$是截距。线性回归的目标是找到最佳拟合的直线，使得预测值和真实值之间的差异最小化。

### 2.2 线性回归的假设

线性回归模型基于以下假设：
- 线性关系假设：因变量和自变量之间存在一个线性关系。
- 独立性假设：自变量之间相互独立，没有多重共线性。
- 齐次性假设：误差项具有恒定的方差。
- 正态性假设：误差项服从正态分布。

这些假设在实际应用中并不总是完全成立，但在许多情况下它们是合理的近似。

### 2.3 线性回归的应用领域

线性回归在许多领域中都被广泛应用，包括但不限于：
- 经济学：用于预测销售量、消费者支出等经济指标。
- 金融学：用于预测股票市场走势、利率变动等。
- 医学：用于预测患者的疾病风险、药物剂量等。
- 机器学习：作为其他更复杂模型的基础方法，如岭回归和lasso回归。

### 3. 数据准备

在进行回归分析之前，我们需要对数据进行准备。数据准备是一个关键的步骤，它包括数据探索与数据清洗、数据集划分以及特征工程。

#### 数据探索与数据清洗

在开始回归分析之前，我们首先需要对数据进行探索，查看数据的基本信息，比如数据的维度、数据类型以及是否存在缺失值等。这可以通过使用Python中的Pandas库来完成。

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的维度
print("数据的维度：", data.shape)

# 查看数据的前几行
print("数据的前几行：\n", data.head())

# 查看数据的基本信息
print("数据的基本信息：\n", data.info())

# 查看数据的统计描述
print("数据的统计描述：\n", data.describe())

# 检查是否存在缺失值
print("是否存在缺失值：", data.isnull().sum())

通过上述代码，我们可以获取数据集的基本信息和统计描述，并检查是否存在缺失值。如果数据存在缺失值，我们需要进行数据清洗，可以使用Pandas库的`fillna()`函数来填充缺失值，或者选择删除包含缺失值的行。

#### 数据集划分

在进行回归分析时，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于拟合回归模型，而测试集用于评估模型的性能。常见的数据集划分方法是按照一定的比例将数据集划分为训练集和测试集，一般可以将数据集按照7:3或8:2的比例划分。

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分自变量和因变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

print("训练集样本数：", X_train.shape[0])
print("测试集样本数：", X_test.shape[0])

以上代码中，我们使用Scikit-learn库的`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数