加权回归sklearn

加权回归（Weighted Regression）是一种线性回归模型的变体，通过在样本数据中引入权重来调整不同样本的重要性。它在sklearn（Scikit-learn）中也有相应的实现。

加权回归的目的是解决样本数据中存在异方差（Heteroscedasticity）或异变量（Heteroskedasticity）的情况，即不同样本的误差方差不一致。在普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）中，所有样本数据的权重都是相等的，但在加权回归中，我们可以赋予不同样本不同的权重，以提高对于较重要样本的拟合程度。

加权回归的原理是基于最小二乘法，通过最小化加权误差平方和来估计模型参数。加权回归的计算过程中，需要根据具体情况选择合适的权重计算方法，常见的有基于距离、基于方差、基于数据质量等。

加权回归在实际应用中具有广泛的应用场景，例如金融领域中的资产定价、风险评估等，医学领域中的生物统计学分析、药效评估等，工程领域中的建模预测、质量控制等。通过调整不同样本的权重，可以更准确地描述样本数据的特征。

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