python线性回归scipy

在Python中，除了scikit-learn和statsmodels，你还可以使用scipy库来进行线性回归分析。scipy提供了linregress()函数，可以方便地进行简单线性回归。

以下是使用scipy库进行简单线性回归的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 准备训练数据
x = np.array([1, 2, 3, 4])  # 自变量
y = np.array([2, 4, 6, 8])  # 因变量

# 进行线性回归
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)

# 打印回归结果
print("斜率：", slope)
print("截距：", intercept)
print("相关系数：", r_value)
print("p值：", p_value)
print("标准误差：", std_err)

上述代码首先导入numpy和scipy中的stats模块。然后，准备训练数据，其中x是自变量，y是因变量。接下来，使用stats.linregress()函数进行线性回归分析，并将结果存储在相应的变量中。最后，打印回归结果，包括斜率、截距、相关系数、p值和标准误差。

需要注意的是，scipy的linregress()函数只适用于简单线性回归（即只有一个自变量）。如果你需要进行多元线性回归（多个自变量），建议使用其他库，如scikit-learn或statsmodels。

希望以上信息能对你有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。