python查看回归的属性

在Python中，回归模型通常是使用scikit-learn库中的相应模型类拟合得到的。对于一个训练好的回归模型对象，你可以使用以下属性：

1. `coef_`: 返回模型的系数，即每个特征对应的回归系数，如果是多元回归，则会有多个系数。

2. `intercept_`: 返回模型的截距。

3. `score()`: 返回模型的R^2值，即模型的拟合程度。

4. `predict()`: 预测给定输入值的输出。

下面是一个线性回归模型的示例代码，用于说明如何查看回归的属性：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 创建线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()

# 拟合模型
lin_reg.fit(X,y)

# 查看模型系数
print("模型系数：", lin_reg.coef_)

# 查看模型截距
print("模型截距：", lin_reg.intercept_)

# 查看模型R^2值
print("模型R^2值：", lin_reg.score(X, y))

# 预测
print("预测结果：", lin_reg.predict(X[:10]))

你可以根据你的回归模型对象的类型，查看相应的属性。

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python线性回归

sklearn是Python中一个非常流行的机器学习库，其中包含了许多常用的机器学习算法，包括线性回归。sklearn中的线性回归模型可以用于预测一个连续的目标变量，它的基本思想是通过拟合一个线性模型来预测目标变量的值。在sklearn中，线性回归模型可以通过LinearRegression类来实现，该类提供了许多方法和属性，可以用于训练模型、预测目标变量、评估模型性能等。使用sklearn进行线性回归建模时，需要先准备好数据集，然后将数据集分为训练集和测试集，接着使用LinearRegression类来训练模型并进行预测，最后可以使用评估指标来评估模型的性能。

python ols回归

在Python中，OLS(Ordinary Least Squares)回归是使用statsmodels库进行的。OLS回归用于计算回归系数的估计值，以最小化误差平方和。该库中的OLS函数位于statsmodels.regression.linear_model模块中。要进行OLS回归，需要提供两个输入参数：endog和exog。

endog表示因变量，即回归中的反应变量。它是一个长度为k的数组，对应于模型中的y(t)。

exog表示自变量的值，即回归变量。它是一个k×(n+1)的数组，其中n是自变量的数量。在exog数组的左侧，使用sm.add_constant()函数添加一列全为1的数值，以用于常数项的估计。

通过调用statsmodels.OLS(endog, exog)创建OLS模型对象。然后，可以使用fit()方法对模型进行拟合，得到回归拟合的结果摘要。通过访问params属性，可以查看计算出的回归系数。

总结起来，Python中的OLS回归可以使用statsmodels库中的OLS函数，并通过fit()方法进行拟合运算，最后通过params属性查看回归系数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OLS回归分析原理实战及结果解析-python3](https://blog.csdn.net/qq_30868737/article/details/109164548)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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