reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',train).fit()什么意思

这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型，通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中，'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式，表示因变量为price，自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。train是数据集，通常是用于机器学习模型的训练集。拟合后的结果存储在reg变量中。

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reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',housing).fit()什么意思

这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型，通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中，'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式，表示因变量为price，自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。housing是数据集。拟合后的结果存储在reg变量中。

selected_columns=diabetes[['age', 'HbA1c_level','blood_glucose_level','diabetes']] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',selected_columns).fit() reg.summary() train=selected_columns.sample(frac=0.7) test=selected_columns[~selected_columns.index.isin(train.index)] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',train).fit() ypred=reg.predict(test[['age','HbA1c_level','blood_glucose_level']]) ytrue=test['diabetes'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) frmse/np.mean(ytrue)什么意思

这段代码是一个简单的线性回归模型，用于预测糖尿病患者的糖尿病指标。首先，从糖尿病数据集中选择了4个特征（年龄、HbA1c水平、血糖水平和是否患有糖尿病），并对这些特征进行了简单的线性回归分析。然后，将数据集随机分成训练集和测试集，并在训练集上再次进行线性回归。最后，使用测试集对模型进行评估，计算了预测指标与真实指标之间的均方根误差（RMSE）和均方根误差的百分比。