reg=stats.OLS(ytrain,Xtrain).fit() print(reg.summary()) ypred=reg.predict(Xtest) mean_squared_error(ytest,ypred)**0.5

您的第二个问题是关于使用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行线性回归分析时的评估方法。在上述代码中，首先使用stats.OLS()函数拟合训练数据集Xtrain和ytrain，其中ytrain是因变量，Xtrain是自变量。接着使用.fit()方法对模型进行拟合。然后使用.print_summary()方法输出模型的统计信息，包括各个自变量的系数、截距、R-squared值等等。接下来使用.predict()方法得到测试数据集ypred的预测值，并使用mean_squared_error()方法计算预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE），即误差的平方根。

相关问题

reg=stats.OLS(ytrain,Xtrain).fit()

在这种情况下，您正在使用的是Statsmodels库中的OLS对象。OLS对象没有score方法，但它提供了另一种方法来计算模型的拟合程度，即使用 `rsquared` 属性。以下是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 假设Xtrain和ytrain为数据集和标签
Xtrain = sm.add_constant(Xtrain) # 在自变量矩阵Xtrain中添加常数列
reg = sm.OLS(ytrain, Xtrain).fit() # 建立线性回归模型并拟合数据
r_squared = reg.rsquared # 获取R-squared值
print('R-squared:', r_squared)

这样，您就可以计算模型的拟合优度了。

reg=stats.OLS(Y,X).fit()

`stats.OLS(Y,X).fit()`是一个用于进行最小二乘线性回归分析的函数，用于计算模型的回归系数、截距、拟合优度、标准误差等指标。

在Python中，通常使用`statsmodels`库进行回归分析。在使用`statsmodels`库时，可以使用该函数进行最小二乘线性回归分析。例如，下面的代码使用`statsmodels`库对波士顿房价数据进行线性回归分析：

import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 添加常数项
X = sm.add_constant(X)

# 进行最小二乘线性回归分析
reg = sm.OLS(y, X).fit()

# 输出回归结果摘要
print(reg.summary())

在上面的代码中，`sm.OLS(Y,X)`函数用于创建一个最小二乘线性回归模型，然后使用`fit()`函数对模型进行拟合，并输出回归结果摘要。