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从数据点到回归的输入距离(使用残差？)添加到新的dataframe列

从数据点到回归的输入距离是指在回归分析中，计算每个数据点与回归线之间的距离。这个距离可以用来评估回归模型的拟合程度，以及判断数据点是否符合回归模型的预测。

在计算距离时，可以使用残差来表示数据点与回归线之间的差异。残差是指观测值与回归线之间的垂直距离，即观测值与回归线的纵向差异。通过计算每个数据点的残差，可以得到每个数据点到回归线的距离。

将这些距离添加到新的dataframe列中，可以用于进一步分析和可视化。这些距离可以帮助我们评估回归模型的拟合优度，识别离群值或异常点，以及进行模型改进和优化。

在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云的数据分析与机器学习服务来进行回归分析和距离计算。腾讯云提供了一系列的数据分析工具和机器学习算法，可以帮助用户进行数据处理、模型训练和预测分析。具体推荐的产品是腾讯云的数据智能（https://cloud.tencent.com/product/tci）和机器学习（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）服务。这些服务提供了丰富的功能和工具，可以满足用户在数据分析和机器学习领域的需求。

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