python 回归残差

回归残差指的是实际值与预测值之间的差异，也可以理解为模型预测的误差。在回归分析中，通常使用残差平方和（Residual Sum of Squares，RSS）或均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为评价模型拟合效果的指标。在Python中，可以使用各种机器学习库（如Scikit-Learn、TensorFlow等）来训练回归模型，并计算出残差。例如，使用Scikit-Learn中的线性回归模型，可以通过以下代码计算出残差：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义训练数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]

# 训练线性回归模型
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_train)

# 计算残差
residuals = y_train - y_pred

在以上代码中，训练数据X_train和y_train分别表示输入特征和目标值，通过fit()方法训练出线性回归模型reg。然后使用predict()方法预测结果y_pred，并计算出残差residuals。