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使用boston数据实现线性回归模型填补。首先初始化一个线性回归模型，模型的训练集为train，将含有缺失值的变量LSTAT作为目标变量，其余变量作为自变量拟合模型：
train = boston.dropna(subset=["LSTAT"])
reg = LinearRegression()
reg.fit(X=train. ("LSTAT", ), y=train["LSTAT"])

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出自：国家开放大学大数据预处理复习题

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