线性回归方程误差估计python

误差估计是线性回归模型中评估模型拟合程度的一种指标。在Python中，可以使用R-squared误差和均方根误差（RMSE）来评估线性回归模型的拟合效果。

R-squared误差（R平方）是一个介于0和1之间的值，表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。通常，R-squared越接近1，说明模型的拟合效果越好。

均方根误差（RMSE）衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。RMSE的值越小，说明模型的预测能力越好。

在提供的引用中，第二个引用给出了一个使用梯度下降法求解多元线性回归的示例。但是，在这个引用中没有提供具体的误差估计结果。我建议你使用第三个引用中的代码来计算误差估计值。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经加载了必要的库（如pandas、matplotlib和statsmodels）。
2. 加载数据集并创建散点图，你可以使用如下代码：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

   df = pd.read_csv('‪C:\Users\joyyiyi\Desktop\练习2.15.csv')
   plt.scatter(df['x'], df['y'])
   plt.show()

3. 使用OLS方法进行线性回归建模并打印回归结果，你可以使用如下代码：

   import statsmodels.api as sm

   X = sm.add_constant(df['x'])
   y = df['y']

   model = sm.OLS(y, X).fit()
   print(model.summary())

4. 在回归结果中，你可以查看R-squared值和RMSE值来评估模型的拟合效果。

请注意，你可能需要根据你的数据集和需求进行适当的调整。