sklearn 线性回归残差分析代码

在Scikit-learn中，线性回归模型并不直接提供残差分析的功能，但我们可以通过一些方法来进行线性回归模型的残差分析。以下是使用Scikit-learn进行线性回归残差分析的一般步骤：

1. 导入必要的库和模块：

2. 准备数据：

假设我们有自变量X和因变量y，可以使用Numpy库生成随机数据进行演示：

X = np.random.rand(100,1)
y =2 +3 * X + np.random.randn(100,1)

3. 拟合线性回归模型：

# 拟合模型model.fit(X, y)

4. 计算残差：

# 计算残差residuals = y - y_pred```

5. 进行残差分析：

plt.xlabel('Predicted values')
plt.ylabel('Residuals')
plt.axhline(0, color='red', linestyle='--')
plt.title('Residual Plot')
plt.show()

在残差图中，我们希望看到残差分布在0附近，且没有明显的模式或趋势。

此外，你还可以使用其他方法来进行进一步的残差分析，如绘制残差的直方图、Q-Q图来检查残差的正态性，或者进行统计检验来评估残差的同方差性和独立性。

请注意，Scikit-learn是一个机器学习库，主要用于建模和预测任务。如果需要更详细的统计分析和残差诊断，建议使用专门的统计分析库，如statsmodels。