正交回归拟合python

正交回归拟合，也称为最小二乘法下的正交化，是一种统计学方法，它在Python中通常通过线性回归模型来实现，特别是在使用像`sklearn.linear_model.LinearRegression`这样的库时。在正交回归中，特征向量通常是互相正交的，这意味着它们之间是相互独立的，这有助于提高模型的稳定性和解释性。

在Python中，你可以按照以下步骤来进行正交化回归：

1. 导入必要的库：

from sklearn import linear_model
import numpy as np

2. 准备数据集，包括自变量X（特征矩阵）和因变量y（目标值）：

X = ... # 自变量数据
y = ... # 因变量数据

3. 使用`LinearRegression`并设置`fit_intercept=False`（防止对角线上添加截距项），创建模型：

model = linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False)

4. 训练模型：

model.fit(X, y)

5. 进行预测：

predictions = model.predict(X)