SciPy中怎么实现多变量回归

要实现多变量回归，可以使用scipy中的scipy.stats.linregress()函数。该函数可以用来计算多变量回归模型的参数。

下面是一个示例代码，展示如何使用linregress()函数进行多变量回归：

import numpy as np
from scipy import stats

# 创建一些示例数据
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 计算多变量回归模型参数
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(np.vstack((x1, x2)).T, y)

# 打印结果
print("斜率:", slope)
print("截距:", intercept)
print("相关系数:", r_value)
print("p值:", p_value)
print("标准误差:", std_err)

在这个示例中，我们创建了两个自变量x1和x2，以及一个因变量y。然后我们使用linregress()函数计算多变量回归模型的参数。最后打印出斜率、截距、相关系数、p值和标准误差。