可以接受NaN和inf值建议的线性回归库

可以使用scikit-learn库中的LinearRegression模块进行线性回归分析。LinearRegression模块是一个基于最小二乘法的线性回归模型，可以用于预测连续型变量的值。

线性回归是一种广泛应用于机器学习和统计分析的方法，它建立了自变量和因变量之间的线性关系。通过拟合一条直线或超平面来描述数据的趋势，线性回归可以用于预测新的数据点的因变量值。

优势：

1. 简单易用：线性回归是一种简单直观的模型，易于理解和解释。
2. 可解释性强：线性回归模型的系数可以用于解释自变量对因变量的影响程度。
3. 计算效率高：线性回归模型的计算速度较快，适用于大规模数据集。
4. 可解决连续型变量预测问题：线性回归适用于预测连续型变量的值。

应用场景：

1. 经济学：线性回归可以用于预测经济指标之间的关系，如GDP与失业率之间的关系。
2. 市场营销：线性回归可以用于预测销售额与广告投入之间的关系，帮助制定营销策略。
3. 医学研究：线性回归可以用于预测患者的生存时间与各种因素之间的关系，辅助医学决策。
4. 金融风险管理：线性回归可以用于预测股票价格与市场指数之间的关系，帮助投资决策。

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