55. 多元回归：更多特征，更多力量（以及更多出错的方式）

文本阐述了多元回归，它利用多个特征来预测结果，与单特征回归不同。多元回归使用与单特征回归相同的底层数学原理，但通过引入更多输入变量以获得更优的结果。然而，更多的特征会引入多重共线性，即相关特征会干扰模型并导致系数不稳定。多重共线性可通过方差膨胀因子（VIF）进行度量。为应对这一问题，可以剔除相关特征，或采用岭回归（Ridge regression），后者通过收缩系数来缓解共线性。特征选择（例如使用 SelectKBest 或 Lasso）有助于识别并保留最相关的特征。Lasso 尤为有效，因为它能够将无关特征的系数收缩至零，从而自动剔除这些特征。总体而言，该文本展示了一个完整的回归工作流程，从数据加载到模型评估，并提供了回归问题的速查表。