# Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('Advertising.csv') data.head()报错SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常表示代码中有语法错误，导致Python解释器无法正确理解你的代码。可能是你在代码中使用了不支持的字符或不正确的语法。

根据你提供的信息，我看不出具体出了什么问题。但是，我注意到你的代码中有一行注释，这可能导致语法错误。Python中的注释应该以 # 开头，而不是以 // 开头（像在一些其他编程语言中一样）。

这是一个可能的修复方法：

# Imports 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import statsmodels.formula.api as smf 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
%matplotlib inline 
import statsmodels.api as sm 

from statsmodels.formula.api import ols 

data = pd.read_csv('Advertising.csv') 
data.head()

如果这个修复方法不能解决你的问题，请提供更多的信息，比如完整的错误信息和代码。

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#Imports import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.formula.api as smf import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols data = pd.read_csv('E:\\pycharm2021\\The-Complete-Guide-to-Linear-Regression-Analysis-with-Business-Problem-master\\Advertising.csv') data.head()

这个代码看起来是正确的，它使用了双反斜杠 `\\` 来转义反斜杠字符，以便正确地指定文件路径。

如果还是出现错误，可能是文件路径不正确导致的。请确保文件路径指向正确的文件位置，并且文件名正确。你可以尝试使用绝对路径来读取文件。

例如，如果你的数据文件 `Advertising.csv` 位于 `D:\data\Advertising.csv`，你可以使用以下代码来读取数据：

data = pd.read_csv('D:/data/Advertising.csv')

如果还是无法解决问题，请提供完整的错误信息和代码，以便更好地帮助你解决问题。

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

这段代码实现了以下功能：

1. 导入所需的库：`numpy`、`pandas`、`matplotlib.pyplot`。
2. 生成随机数据：使用 `numpy.random.randn()` 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 `X`，再使用 `numpy.random.uniform()` 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 `c`。
3. 添加另一个线性列：将 `X` 矩阵与 4 倍的 `X` 水平堆叠，生成新的 `X` 矩阵。
4. 计算目标变量 `Y`：根据线性关系 Y = 4*X[:,1] + c 计算目标变量 `Y`。
5. 可视化散点图：使用 `matplotlib.pyplot.scatter()` 分别绘制 `X[:,0]` 和 `X[:,1]` 与 `Y` 的散点图。
6. 应用线性回归：导入 `LinearRegression` 类并实例化一个回归器对象 `regressor`，然后使用 `fit()` 方法拟合数据。
7. 检查准确性：导入 `r2_score` 函数，使用回归器对象的 `predict()` 方法预测结果并计算 R² 分数，最后使用 `print()` 打印出 R² 分数。

请注意，这段代码中的注释提供了对代码功能和意义的解释。