使用scipy进行一元线性回归

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线性回归是一个使用频率较高的计算。对于基本的一元线性回归，scipy中已经封装好了相应的方法。

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import numpy as np
from scipy.stats import linregress

x = np.arange(10)
y = 3 * x + 1

result = linregress(x, y)

linregress使用函数来进行线性回归的计算。

如上代码result为回归的结果

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LinregressResult(slope=3.0, intercept=2.0, rvalue=1.0, pvalue=4.375000000000076e-80, stderr=0.0)

返回的几个参数的解释

参数 意义
slope 斜率
intercept 截距
rvalue 相关系数
pvalue 双边p值
stderr 标准误差

使用回归得到的斜率跟截距计算新的数据

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new_y = x * result.slope + result.intercept

linregress

最终的结果如图