回归模型python

回归模型是一种统计学模型，用于预测因变量的连续数值变量。在Python中，可以使用不同的库来构建回归模型，如sklearn、statsmodels和scipy.optimize。

在sklearn库中，可以使用LinearRegression类来构建线性回归模型，使用PolynomialFeatures类来构建多项式回归模型。然后，使用fit方法拟合模型，并使用predict方法进行预测。

在statsmodels库中，可以使用OLS类来构建线性回归模型。然后，使用fit方法拟合模型，并使用predict方法进行预测。

在scipy.optimize库中，可以使用leastsq函数来构建非线性回归模型。然后，定义回归方程和误差公式，并使用leastsq函数来计算最小化误差的回归方程参数。

综上所述，Python中可以使用不同的库来构建回归模型。具体选择哪个库取决于具体的需求和模型类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [回归模型的python实现](https://blog.csdn.net/js010111/article/details/118242939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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