mgwr2.2使用教程

MGWR2.2是一个Python库，用于空间回归分析。下面是使用MGWR2.2的基本教程：

1. 安装MGWR2.2：可以通过pip安装，在命令行中输入`pip install mgwr`即可。

2. 导入MGWR2.2：在Python代码中导入MGWR2.2，可以使用以下代码：

   import mgwr

3. 数据准备：MGWR2.2的输入数据是一个DataFrame，包含自变量和因变量。其中，自变量需要是空间数据类型（GeoDataFrame），因变量可以是一维数组。

4. 模型拟合：使用mgwr包中的MGWR类来拟合模型。具体代码如下：

   model = mgwr.MGWR(kernel='gaussian', bandwidth=10, fixed=False).fit(X, y)

其中，kernel参数指定核函数类型，bandwidth参数指定核函数带宽，fixed参数指定是否使用固定带宽。X是自变量，y是因变量。

5. 模型评估：可以使用mgwr包中的诸如aic、rsquared等函数来评估MGWR模型的性能。

   print(model.aic)
   print(model.rsquared)

6. 预测：使用MGWR模型进行预测，可以使用predict函数：

   y_pred = model.predict(X_new)

其中，X_new是新的自变量数据。

这是MGWR2.2的基本使用教程。更多详细内容可以参考官方文档。