reg=stats.OLS(ytrain,Xtrain).fit()

在这种情况下，您正在使用的是Statsmodels库中的OLS对象。OLS对象没有score方法，但它提供了另一种方法来计算模型的拟合程度，即使用 `rsquared` 属性。以下是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 假设Xtrain和ytrain为数据集和标签
Xtrain = sm.add_constant(Xtrain) # 在自变量矩阵Xtrain中添加常数列
reg = sm.OLS(ytrain, Xtrain).fit() # 建立线性回归模型并拟合数据
r_squared = reg.rsquared # 获取R-squared值
print('R-squared:', r_squared)

这样，您就可以计算模型的拟合优度了。

相关问题

reg=stats.OLS(ytrain,Xtrain).fit() print(reg.summary()) ypred=reg.predict(Xtest) mean_squared_error(ytest,ypred)**0.5

您的第二个问题是关于使用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行线性回归分析时的评估方法。在上述代码中，首先使用stats.OLS()函数拟合训练数据集Xtrain和ytrain，其中ytrain是因变量，Xtrain是自变量。接着使用.fit()方法对模型进行拟合。然后使用.print_summary()方法输出模型的统计信息，包括各个自变量的系数、截距、R-squared值等等。接下来使用.predict()方法得到测试数据集ypred的预测值，并使用mean_squared_error()方法计算预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE），即误差的平方根。

reg=stats.OLS(Y,X).fit()

这段代码使用了 stats 模块中的 OLS 方法来进行最小二乘法的回归分析。其中，Y 和 X 分别是因变量和自变量的数据，可以是数组、列表或 pandas 的 Series 对象。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

# 生成随机数据
np.random.seed(123)
X = np.random.rand(100)
Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 进行最小二乘法回归分析
reg = stats.OLS(Y, X).fit()

# 输出回归结果
print(reg.summary())

在上面的代码中，我们首先生成了一个简单的随机数据集，其中 X 是自变量，Y 是因变量。然后，我们使用 stats 模块中的 OLS 方法进行最小二乘法回归分析，并将结果保存在了 reg 变量中。最后，我们使用 reg.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。

需要注意的是，stats 模块中的 OLS 方法可以用于多元线性回归分析，即自变量可以是多个。在这种情况下，需要将自变量和因变量分别存放在一个 pandas 的 DataFrame 对象中，并按照需要选择自变量进行分析。