python求均方误差,Python 方差分析
我在用sklearn.linear_模型。线性回归并希望为我的系数计算标准错误。据我所知,sklearn没有包含这样做的函数,所以我需要手动计算它们(参见https://en.wikipedia.org/wiki/Ordinary_least_squares获取线性回归系数估计的标准误差示例)。在残留物_:数组,形状(n_targets,)或(1,)或空。总和
残差。期间通过的每个目标的平方欧几里德2范数
合身。如果线性回归问题是欠定的(数量
训练矩阵的线性无关行的
线性无关列的数量),这是一个空数组。如果
拟合过程中传递的目标向量是一维的,这是一个
(1,)形状数组。
编辑:我可以用一个简单的例子来证实我的怀疑:将数组作为铭牌导入
从实例导入线性模型
n_obs=5
X=np.ones((n_obs,1),dtype=float)
X[3]=7.0
y=np.ones((n_obs,))
y[1]=10.0
y[3]=9.0
模型=线性_模型。线性回归(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)
NP。就是亲(NP。sum(NP。动力(y型。predict(X=X),2)),model . residuals _)# True
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