地理加权回归 交叉验证 python代码

由于引用内容中提到的是R语言中的spgwr包和gwr()函数，因此无法提供Python代码。但是，Python中也有许多地理加权回归的工具包，例如PySAL和GeoPandas等。下面是使用PySAL进行地理加权回归交叉验证的Python代码示例：

import geopandas as gpd
import numpy as np
import pysal.model as pm
from pysal.model import selection

# 读取数据
data = gpd.read_file('data.shp')

# 创建空间权重矩阵
w = pm.weights.Kernel.from_shapefile('data.shp', k=5)

# 创建地理加权回归模型
model = pm.GWR(data['y'], data[['x1', 'x2']], w)

# 进行交叉验证
cv_results = selection.cross_validate.GWSCV(model, k=5)

# 输出结果
print('CV R2:', np.mean(cv_results['cv_R2']))
print('CV AICc:', np.mean(cv_results['cv_AICc']))

上述代码中，我们使用了GeoPandas读取数据，使用PySAL创建空间权重矩阵和地理加权回归模型，并使用PySAL的交叉验证函数进行交叉验证。最后输出了交叉验证的结果。需要注意的是，上述代码仅供参考，具体实现可能因数据和模型的不同而有所不同。