from sklearnlinear_model import LinearRegressionX = stock_salesloc Lag_1Xdropnainplace=True # drop missing values in the feature sety = stock_salesloc Close_Price # create the targety X = yalignX jo

上述代码使用sklearn库中的LinearRegression类来建立线性回归模型。首先选取Lag_1列作为特征变量X，并通过dropna()函数删除特征变量和目标变量中的缺失值。然后选取Close_Price列作为目标变量y，并通过align()函数将X和y中对应的值对齐，确保它们的长度相同。接着使用LinearRegression()函数创建一个线性回归模型，并通过fit()函数对模型进行拟合，得到训练好的模型。最后，使用predict()函数对X进行预测，并将预测结果存储在y_pred中。