使用boston数据实现线性回归模型填补。首先初始化一个线性回归模型，模型的训练集为train，将含有缺失值的变量LSTAT作为目标变量，其余变量作为自变量拟合模型：
train = boston.dropna(subset=["LSTAT"])
reg = LinearRegression()
reg.fit(X=train. ("LSTAT", ), y=train["LSTAT"])