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如何在Python中计算线性回归模型的AIC?

在Python中计算线性回归模型的AIC(赤池信息准则),可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:import numpy as np import statsmodels.api as sm
  2. 准备数据: 假设有一个包含自变量X和因变量y的数据集。
  3. 添加常数列: 为了计算截距,需要在自变量X中添加一个常数列。可以使用sm.add_constant()函数实现:X = sm.add_constant(X)
  4. 拟合线性回归模型: 使用statsmodels库中的OLS()函数拟合线性回归模型,并通过fit()方法进行拟合:model = sm.OLS(y, X) results = model.fit()
  5. 计算AIC: 通过results对象的aic属性获取AIC值:aic = results.aic

以上步骤中,X是包含自变量的矩阵,y是因变量的向量。拟合模型后,可以通过results对象获取模型的各种统计信息。

线性回归模型的AIC是一种模型选择准则,用于衡量模型的拟合优度和复杂度。AIC值越小,表示模型的拟合优度越好。

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