最小平方误差算法python代码

下面是一个简单的最小平方误差算法的Python代码实现：

import numpy as np

def linear_regression(x, y):
    # 添加完全矩阵，计算置信区间和标准偏差
    X = np.vstack([np.ones(len(x)), x]).T
    beta = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y
    y_pred = X @ beta
    sst = np.sum((y - np.mean(y)) ** 2)
    ssr = np.sum((y_pred - np.mean(y)) ** 2)
    r_squared = ssr / sst
    return beta, r_squared, y_pred

这段代码用于实现最小平方误差算法，计算给定数据点的线性回归。它将X和Y向量作为输入，并返回beta向量，以及用于计算拟合线的R平方值。