回归方程误差估计python

回归方程的误差估计可以使用最小二乘法来计算。在python中，可以使用scikit-learn库中的线性回归模型来实现。以下是一个示例代码，展示了如何使用最小二乘法来计算回归方程的误差估计：

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

# 假设 X_train 和 y_train 是训练数据集
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 假设 X_test 和 y_test 是测试数据集
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算误差估计
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

上述代码首先导入了`LinearRegression`和`mean_squared_error`模块。然后，创建了一个线性回归模型`regressor`，并使用训练数据集`X_train`和`y_train`进行训练。接下来，使用测试数据集`X_test`进行预测，将预测结果保存在`y_pred`中。最后，使用`mean_squared_error`函数计算预测结果与实际结果之间的均方误差（MSE）。