GWR回归预测 python

GWR（地理加权回归）是一种用于空间数据分析的回归方法，它考虑了地理上的空间自相关性。在Python中，可以使用PySAL库来实现GWR回归预测。以下是使用PySAL进行GWR回归预测的示例代码：

import geopandas as gpd
from pysal.model import spreg

# 加载空间数据
data = gpd.read_file('data.shp')

# 设置自变量和因变量
y = data['target']
X = data[['x1', 'x2', 'x3']]

# 运行GWR模型
model = spreg.GWR(y, X)

# 打印回归结果
print(model.summary)

# 预测新数据
new_data = gpd.read_file('new_data.shp')
X_new = new_data[['x1', 'x2', 'x3']]
y_pred = model.predict(X_new)

# 输出预测结果
print(y_pred)