sklearn实现局部线性回归

根据提供的引用内容，没有找到sklearn中实现局部线性回归的API。不过，可以使用statsmodels库中的lowess函数实现局部加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）。LWR是一种非参数回归方法，它通过对每个数据点进行加权来拟合局部的线性回归模型。具体实现步骤如下：

1.导入statsmodels库

import statsmodels.api as sm

2.准备数据

import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(123)
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

3.使用lowess函数进行局部加权回归

# 使用lowess函数进行局部加权回归
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.3)

# 绘制原始数据和拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, label='data')
plt.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1], 'r-', label='lowess')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码后，将得到一张包含原始数据和拟合曲线的图像，其中红色曲线为拟合曲线。