python - python中2个列表的线性回归

Question

您好，我有 2 个数字列表，我想从常规线性回归中获取 R^2。我认为这个问题已经发布了很多，但我就是找不到这个地方。

我的 list :

my_y = [2,5,6,10]
my_x = [19,23,22,30]

我曾尝试将其更改为numpy数组，然后使用sklearn进行回归并获得我需要的东西，但我没有成功。我使用了以下代码:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

my_y = np.array([2,5,6,10]).reshape(1, -1)
my_x = np.array([19,23,22,30]).reshape(1,-1)

lm = LinearRegression()
result = lm.score(my_x, my_y)
print(result)

有没有人有快速的方法通过在这 2 个变量之间进行线性回归来获得 R^2？

这个回归的预期输出是:R^2=0.930241

Answer 1

尝试:

import scipy

my_y = [2,5,6,10]
my_x = [19,23,22,30]

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = scipy.stats.linregress(my_x, my_y)
    
print(r_value**2)

你得到:

0.9302407516147975

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来自 scipy 版本 '1.4.1'(感谢@FlamePrinz 注意到新版本 scipy 的问题):

from scipy import stats

my_y = [2,5,6,10]
my_x = [19,23,22,30]

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(my_x, my_y)

print(r_value**2)