python局部加权回归

局部加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）是一种非参数线性回归方法，它通过给予样本点附近的数据点更高的权重来对回归线进行调整。在局部加权回归中，对于每个样本点，通过一个核函数来计算该点的权重，然后根据这些权重来拟合回归线。局部加权回归在预测时考虑了局部数据点的特性，因此对于非线性关系的数据拟合效果较好。

在Python中，可以使用statsmodels库中的lowess方法来实现局部加权回归。下面是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 构造样本数据
x = np.linspace(0, 10,100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 执行局部加权回归
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.3)

# 获取拟合结果
fitted_values = lowess[:, 1]

# 打印拟合结果
print(fitted_values)

请注意，上述代码中的frac参数用于控制样本点权重的衰减速度，可以根据实际情况进行调整。