X=stats.add_constant(X)

`stats.add_constant(X)`是一个用于给矩阵X添加一列常数项的函数，常数项的值为1。这通常用于进行回归分析时，对截距项进行建模。

在Python中，通常使用`statsmodels`或`scikit-learn`库进行回归分析。在使用`statsmodels`库时，可以使用该函数添加常数项，以便进行截距项的估计。例如，下面的代码使用`statsmodels`库对波士顿房价数据进行线性回归分析：

import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

print(results.summary())

在上面的代码中，`sm.add_constant(X)`函数用于给特征矩阵X添加常数项，然后使用`sm.OLS()`函数创建一个线性回归模型，最后使用`fit()`函数对模型进行拟合，并输出回归结果摘要。