python 计算回归系数

在Python中，计算回归系数通常用于线性回归分析。线性回归模型的目标是最小化残差平方和，通过这种方法可以获得各个特征对于目标变量的影响程度，也就是回归系数。例如，如果你正在使用sklearn库，可以按照以下步骤计算线性回归模型的系数：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，包含自变量X和因变量y的数据
X = df[['feature1', 'feature2', ...]]  # 自变量的列名
y = df['target']  # 因变量的列

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 获取回归系数（也称为权重）
coefficients = model.coef_

print("每个特征对应的回归系数：", coefficients)

在这里，`coefficients`就是一个字典或数组，包含了每个特征对应的回归系数，正值表示正相关，负值表示负相关。