应用多元统计分析第四章基于最小二乘估计线性回归分析python代码

题目如下：

最小二乘法估计参数，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn import linear_modeldef stdError_func(y_test, y):return np.sqrt(np.mean((y_test - y) ** 2))def R2_1_func(y_test, y):return 1 - ((y_test - y) ** 2).sum() / ((y.mean() - y) ** 2).sum()def R2_2_func(y_test, y):y_mean = np.array(y)y_mean[:] = y.mean()return 1 - stdError_func(y_test, y) / stdError_func(y_mean, y)filename = "C:\\Users\\西门吹牛\\Desktop\\水泥数据.xlsx"
df= pd.read_excel(filename,usecols=[0,1,2,3])
x = df.values
df1=pd.read_excel(filename,usecols=[4])
y = df1.values
cft = linear_model.LinearRegression()
print(x.shape)
cft.fit(x, y) #print("model coefficients", cft.coef_)
print("model intercept", cft.intercept_)predict_y =  cft.predict(x)
strError = stdError_func(predict_y, y)
R2_1 = R2_1_func(predict_y, y)
R2_2 = R2_2_func(predict_y, y)
score = cft.score(x, y) ##sklearn中自带的模型评估，与R2_1逻辑相同print('strError={:.2f}, R2_1={:.2f},  R2_2={:.2f}, clf.score={:.2f}'.format( strError,R2_1,R2_2,score))

运行结果如图：

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