reg=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living )',housing).fit()

`stats.OLS.from_formula()`是一个用于根据公式字符串进行线性回归分析的函数，可以方便地指定回归模型中的变量和函数，以及进行变量的转换和交互。

在Python中，通常使用`statsmodels`库进行回归分析。在使用`statsmodels`库时，可以使用该函数根据公式字符串进行线性回归分析。例如，下面的代码使用`statsmodels`库对房屋销售价格与居住面积进行线性回归分析：

import statsmodels.formula.api as smf
import pandas as pd

# 读取数据
housing = pd.read_csv('housing.csv')

# 进行线性回归分析
reg = smf.ols('np.log(price) ~ np.log(sqft_living)', housing).fit()

# 输出回归结果摘要
print(reg.summary())

在上面的代码中，`smf.ols()`函数根据公式字符串`'np.log(price) ~ np.log(sqft_living)'`进行线性回归分析，其中`np.log(price)`表示目标变量，`np.log(sqft_living)`表示自变量。这里使用了NumPy中的`np.log()`函数对变量进行对数转换。最后使用`fit()`函数对模型进行拟合，并输出回归结果摘要。

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train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

这段代码是用来训练一个线性回归模型，并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下：

1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集，剩下的30%作为测试集。

2. 使用训练集拟合一个线性回归模型，其中因变量为房屋价格(price)，自变量为房屋面积(sqft_living)。

3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测，并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。

4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式，第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数，第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。

5. 重复2~4步，但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型，计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。

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。