Python实现地理加权回归的代码

以下是Python实现地理加权回归的代码：

import numpy as np
import pysal as ps
import statsmodels.api as sm

# 加载数据
db = ps.open('data.dbf', 'r')
y_var = 'crime'
x_vars = ['ind', 'pop']

# 构建空间权重矩阵
w = ps.weights.Queen.from_shapefile('data.shp')
w.transform = 'R'

# 构建地理加权回归模型
model = ps.spreg.GM_Lag(y=db.by_col(y_var), x=db.by_col(x_vars), w=w)
print(model.summary)

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用python实现地理加权回归模型的代码

可以参考下面的代码：import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])# 创建地理加权回归模型
model = LinearRegression(fit_intercept=True)
w = np.array([1, 2])# 预测
pred_y = model.predict(X * w)# 输出预测结果
print(pred_y)

``` python 地理加权回归模型 代码```python 地理加权回归模型 代码

地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）是一种统计学方法，用于分析空间数据集中的变量间关系，并考虑了观测点之间的空间距离对模型的影响。在Python中，我们可以使用`GWPy`库来构建这种模型，它基于`scipy.optimize`来进行拟合。

以下是一个简单的例子，展示如何使用`GWPy`创建地理加权回归模型：

from gwpy import Gwr
import pandas as pd

# 假设你已经有了一个包含地理位置（lat, lon）和响应变量（target）的数据框df
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 确保经纬度列存在
X = data[['lat', 'lon']]
y = data['target']

# 创建GWR实例
gwr_model = Gwr(y=y, X=X)

# 如果有权重矩阵，可以提供weights参数；如果没有，可以设置为None
# weights = ... (如果你有计算好的空间权重矩阵)

# 拟合模型
gwr_results = gwr_model.fit(weights=weights)

# 打印结果
print(gwr_results.summary())

# 可以通过.gwr_coefficients()查看各个变量的系数
coeffs = gwr_results.gwr_coefficients()
print(coeffs)