# 用WLS修正模型 wls_model = sm.WLS(y, X, weights=1/(weights**2))代表什么

这行代码表示使用加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）来拟合线性回归模型。其中，y是因变量（响应变量），X是自变量（特征变量）矩阵，weights是每个样本的权重值，weights**2是将权重值平方后得到的新权重值。通过将样本的权重值纳入到模型中，WLS可以更好地适应数据中的异方差性（heteroscedasticity），进而得到更为准确的回归系数估计。