你是否好奇如何用Python搭建一个线性回归模型？别急，今天就带你一步步搞定！🌟首先，确保安装好必备库如`numpy`、`pandas`和`statsmodels`。接着，准备好你的数据集>DataFrame，检查缺失值并清洗数据，这是成功的第一步哦！>Data清洗完后，导入`OLS`（普通最小二乘法）来拟合模型，就像这样：

```python

import statsmodels.api as sm

X = data[['feature1', 'feature2']] 自变量

y = data['target'] 因变量

X = sm.add_constant(X) 添加常数项

model = sm.OLS(y, X).fit()

```

最后，输出结果查看系数、P值等关键指标，优化模型！💡记得评估模型性能，比如计算R²值或均方误差。学会这个技能后，数据分析不再是难题啦！💪🚀

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