Python中线性回归的步骤
一，导入数据以及需要的包
二，建模并训练模型
三，可视化
四，评估模型的相关性
X = data[\'TV\']y = data[\'sales\']

X2 = sm.add_constant(X)est = sm.OLS(y, X2)est2 = est.fit()print(est2.summary())（结果如下）
主要看p值和R值
本质上:P值小于等于0.05
R值越大越好