OLS回归残差序列提取

在OLS回归模型中，残差序列是指模型的预测值与真实值之间的差异，可以用来检验模型的拟合程度。在Python中，可以使用StatsModels库进行OLS回归分析，并提取残差序列。下面是一个简单的示例：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 定义训练数据
X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5], [1, 6]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 训练OLS回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 提取残差序列
residuals = model.resid

在以上代码中，训练数据X和y分别表示输入特征和目标值，使用OLS()方法训练出OLS回归模型model。然后，使用model.resid方法提取出残差序列residuals。