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線性迴歸是機器學習中最基礎且常用的模型之一，用於預測目標變量和解釋變量之間的關係。在這篇文章中，我們將探索線性迴歸的實用工具，介紹一些常用的庫和框架，讓讀者了解如何利用這些工具來實現線性迴歸模型並進行預測

數據在當今社會中的重要性日益突出，統計學作為一門關注數據分析和解釋的學科，具有廣泛的實際應用。從市場研究到公共政策制定，統計學提供了一個數據驅動的框架，幫助我們從數據中獲取深入的洞察和做出有根據的決策。本文將探討統計學在不同領域中的實際應用，並強調數據驅動力量的重要性