python 最小二乘法
时间: 2023-08-09 14:07:44 浏览: 69
Python中的最小二乘法是一种常用的回归分析方法,用于拟合数据点的直线或曲线。它的目标是找到一条直线或曲线,使得所有数据点到该直线或曲线的距离之和最小。在Python中,可以使用scipy库中的linregress函数来实现最小二乘法。该函数可以计算出数据点的斜率、截距、相关系数、标准误差等信息。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
x = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5\])
y = np.array(\[2, 4, 6, 8, 10\])
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)
print("斜率:", slope)
print("截距:", intercept)
print("相关系数:", r_value)
print("标准误差:", std_err)
```
这段代码中,我们首先导入了numpy和scipy.stats库。然后,我们定义了两个数组x和y,分别表示自变量和因变量的数据点。接下来,我们使用linregress函数计算出了斜率、截距、相关系数、标准误差等信息,并将其打印出来。通过这些信息,我们可以得到拟合直线的方程和相关统计信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [最小二乘法python](https://blog.csdn.net/qq_42151074/article/details/129704294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习(三)—python实现最小二乘法](https://blog.csdn.net/weixin_43693650/article/details/120295362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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