📊 python回归分析结果怎么看 📊 | Python数据分析线性回归
发布时间：2025-03-27 16:46:27来源：
在数据分析中，线性回归是一种非常基础且重要的工具，它能帮助我们理解变量之间的关系。那么，当我们用Python完成线性回归后，如何解读这些结果呢？🌟
首先，查看模型的系数（Coefficients），这是回归方程的核心部分。正系数表示变量增加时，目标值会增大；负系数则相反。接着，观察R²值（决定系数），它代表模型解释数据变异性的比例，越接近1越好！👀
其次，不要忽视P值（P-value），它用来判断每个变量是否显著影响结果。通常，P值小于0.05说明该变量对模型有显著贡献。此外，检查残差图（Residual Plot）也很重要，确保它们随机分布，否则可能存在非线性或其他问题。🔍
最后，利用Python库如`statsmodels`或`sklearn`，可以轻松输出这些关键指标。通过不断练习和实践，你会发现线性回归的魅力所在！🚀
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