📚 在数据分析和机器学习领域，线性回归是一种基础且强大的工具。本周我们聚焦于如何用Python实现哑变量回归——一种处理分类数据的有效方式。💡
首先，我们需要准备数据。通过Pandas库加载数据后，使用`pd.get_dummies()`快速创建哑变量。这一步至关重要，因为它能将分类特征转换为数值型，便于模型训练。💪
接着，借助Scikit-learn库构建线性回归模型。只需几行代码即可完成模型初始化、拟合与预测。例如：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```
最后，别忘了评估模型表现！利用均方误差（MSE）或决定系数（R²）来衡量预测准确性。若结果不理想，可尝试调整哑变量生成策略或优化特征选择。🎯
掌握这一技巧，你就能轻松应对带有分类特征的数据建模任务啦！🎉