求线性回归方程某个点的残差值代码

假设你已经有了线性回归的模型，可以使用以下代码来计算某个点的残差值：

import numpy as np

# 假设你已经有了模型的参数：theta
theta = np.array([1, 2])

# 假设你要预测的点是：x
x = np.array([3, 4])

# 计算预测值
y_pred = np.dot(theta, x)

# 假设你已经有了该点的真实值：y_true
y_true = 10

# 计算残差值
residual = y_true - y_pred

print("残差值为：", residual)

其中，`theta`是模型的参数，`x`是要预测的点，`y_true`是该点的真实值，`y_pred`是预测值，`residual`是残差值。