逐步回归的算法实现
逐步回归是一种用于模型选择的常用方法，它可以逐步地添加或删除变量，以最小化模型误差。使用Python实现逐步回归的步骤如下：
导入数据
需要导入数据集，这里使用的是scikit-learn中的波士顿房价数据集，它包含506行和13列，其中13列分别为：CRIM，ZN，INDUS，CHAS，NOX，RM，AGE，DIS，RAD，TAX，PTRATIO，B，LSTAT，MEDV。
from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston()
建立数据模型
需要建立数据模型，这里使用的是线性回归模型，它可以用来预测房价的变化。
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression()
训练模型
需要训练模型，使用scikit-learn中的fit()函数可以实现。
model.fit(boston.data, boston.target)
进行逐步回归
之后，使用scikit-learn中的stepwise_selection()函数进行逐步回归，它可以实现自动地添加或删除变量，以最小化模型误差。
from sklearn.feature_selection import stepwise_selection stepwise_selection(boston.data, boston.target)
验证模型
需要验证模型，使用scikit-learn中的score()函数可以实现。
model.score(boston.data, boston.target)