在数据分析和建模中，逐步回归是一种常用的方法，用于选择最有效的预测变量集合。今天就用Python手把手教你如何实现逐步回归！🚀

首先，确保安装了必要的库：`numpy`, `pandas`, 和 `statsmodels`。它们是进行数据分析和回归分析的基础工具。📦

接下来，加载你的数据集，并进行初步的数据清洗与探索。这一步非常重要，因为干净的数据能极大提升模型的准确性。🔍

然后，编写逐步回归的核心逻辑。这里的关键在于通过迭代的方式，逐步加入或移除变量，直到找到最优的变量组合。你可以使用AIC（赤池信息量准则）或BIC（贝叶斯信息量准则）作为评价标准。📊

最后，运行代码并检查结果。你会发现，逐步回归不仅提升了模型的解释力，还帮助你理解了哪些变量对目标值影响最大。🌟

想深入学习的朋友可以尝试自己动手实践哦！💪 数据分析 机器学习 Python编程