如何打印多元线性回归模型(r2等)的结果摘要- SciKitLearn模型与Statsmodels

打印多元线性回归模型的结果摘要可以使用SciKit-Learn模型和Statsmodels库来实现。下面是使用这两个库的步骤：

导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

准备数据集，包括自变量（特征）和因变量（目标变量）：

# 假设我们有三个自变量 x1, x2, x3 和一个因变量 y
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
x2 = [2, 4, 6, 8, 10]
x3 = [3, 6, 9, 12, 15]
y = [5, 10, 15, 20, 25]

# 将数据组合成一个 DataFrame
data = pd.DataFrame({'x1': x1, 'x2': x2, 'x3': x3, 'y': y})

使用Statsmodels库来拟合线性回归模型并打印结果摘要：

# 添加常数列作为截距
data_with_intercept = sm.add_constant(data[['x1', 'x2', 'x3']])

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(data['y'], data_with_intercept)
results = model.fit()

# 打印结果摘要
print(results.summary())

该摘要会包含线性回归模型的各种统计指标，如回归系数、截距、标准误差、t值、p值等。通过该摘要，可以对模型的拟合效果和每个自变量的影响进行评估。

使用SciKit-Learn库来拟合线性回归模型并打印R²分数：

# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()

# 拟合线性回归模型
model.fit(data[['x1', 'x2', 'x3']], data['y'])

# 预测因变量
y_pred = model.predict(data[['x1', 'x2', 'x3']])

# 计算R²分数
r2 = r2_score(data['y'], y_pred)

# 打印R²分数
print("R²分数:", r2)

R²分数表示模型对因变量的解释程度，范围在0和1之间，值越接近1表示模型的拟合效果越好。

综上所述，通过使用Statsmodels和SciKit-Learn库，我们可以打印多元线性回归模型的结果摘要和R²分数，以评估模型的拟合效果和自变量对因变量的影响程度。在腾讯云相关产品中，可以考虑使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）来进行模型训练和预测。