python求均方误差,Python 方差分析

　　我在用sklearn.linear_模型。线性回归并希望为我的系数计算标准错误。据我所知，sklearn没有包含这样做的函数，所以我需要手动计算它们（参见https://en.wikipedia.org/wiki/Ordinary_least_squares获取线性回归系数估计的标准误差示例)。在残留物_:数组，形状(n_targets，)或(1,)或空。总和

　　残差。期间通过的每个目标的平方欧几里德2范数

　　合身。如果线性回归问题是欠定的（数量

　　训练矩阵的线性无关行的

　　线性无关列的数量),这是一个空数组。如果

　　拟合过程中传递的目标向量是一维的，这是一个

　　(1,)形状数组。

　　编辑：我可以用一个简单的例子来证实我的怀疑：将数组作为铭牌导入

　　从实例导入线性模型

　　n_obs=5

　　X=np.ones((n_obs，1)，dtype=float)

　　X[3]=7.0

　　y=np.ones((n_obs，))

　　y[1]=10.0

　　y[3]=9.0

　　模型=线性_模型。线性回归(fit_intercept=True，normalize=False，copy_X=True，n_jobs=1)

　　NP。就是亲(NP。sum(NP。动力(y型。predict(X=X)，2))，model . residuals _)# True

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