使用sklearn找到标准化的残差可以通过以下步骤实现:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
model = LinearRegression()
pipeline = make_pipeline(StandardScaler(), model)
pipeline.fit(X_train, y_train)
其中,X_train是训练数据的特征矩阵,y_train是对应的目标变量。
y_pred = pipeline.predict(X_test)
residuals = y_test - y_pred
其中,X_test是测试数据的特征矩阵,y_test是对应的目标变量。
residuals_std = StandardScaler().fit_transform(residuals.reshape(-1, 1))
标准化的残差可以通过residuals_std获得,它是一个经过标准化处理的残差数组。
标准化的残差可以用于评估模型的拟合程度和预测误差的分布情况。它可以帮助我们判断模型是否存在偏差或方差问题,并进一步优化模型。
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