地理加权回归python代码

### 地理加权回归 Python 实现

地理加权回归 (GWR) 是一种用于分析空间数据的方法，允许模型参数随地理位置变化而变化。通过 PySAL 库中的 MGWR 模块可以方便地实现 GWR。

下面展示了一个简单的例子来说明如何使用 PySAL 进行地理加权回归：

import libpysal.api as ps
from mgwr.gwr import GWR, MGWR
from mgwr.sel_bw import Sel_BW
import numpy as np
import pandas as pd

# 加载样本数据集
data = ps.io.open(ps.examples.get_path('GData_utm.csv'))
coords = list(zip(data.by_col['X'], data.by_col['Y']))
y = np.array(data.by_col['PctBach']).reshape((-1, 1))
X = np.array([data.by_col['TotPop90'],
              data.by_col['PctRural'],
              data.by_col['PctEld',
              data.by_col['PctFB']].transpose())

# 带宽选择
bw = Sel_BW(coords, y, X).search(bw_min=2)

# 创建并拟合 GWR 模型
model = GWR(coords, y, X, bw)
results = model.fit()

print(results.summary())

此代码片段展示了如何加载数据、准备输入变量以及创建和训练一个基本的 GWR 模型[^2]。