python 回归分析

回归分析是一种统计方法，常用于预测和建模。在Python中，有多种库可以进行回归分析，其中最常用的是scikit-learn和statsmodels。

使用scikit-learn进行回归分析，可以使用线性回归、岭回归、Lasso回归等方法。首先，你需要导入相关的库和数据集，然后创建回归模型并拟合数据。以下是一个简单的示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 导入数据集（假设你有一个名为X的特征矩阵和一个名为y的目标向量）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合训练数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

除了线性回归，你还可以尝试其他回归方法，例如岭回归和Lasso回归。使用这些方法的步骤类似，只需将模型替换为相应的回归模型即可。

另外，如果你对统计分析更感兴趣，可以使用statsmodels库。该库提供了更多的统计模型和统计检验方法。以下是一个示例：

import statsmodels.api as sm

# 添加常数列
X = sm.add_constant(X)

# 创建OLS模型（普通最小二乘回归）
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合数据
results = model.fit()

# 查看回归结果
print(results.summary())

这只是回归分析的入门示例，你还可以进一步探索不同的回归方法、特征选择和模型评估等内容。希望对你有所帮助！