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回归分析笔记（Live update）
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
回归方程的拟合度评价包括总偏差平方和（SST）、回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）。SST反映因变量的总体波动，SSR表示因变量与自变量X之间的关系引起的偏差，SSE则反映其他因素引起的偏差。R²值范围为0到1，越接近1表示拟合效果越好。可使用sklearn的linear_model模块进行线性回归预测。
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关键要点
- 回归方程拟合度评价包括总偏差平方和（SST）、回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）。
- SST反映因变量的总体波动，SSR表示因变量与自变量X之间的关系引起的偏差，SSE则反映其他因素引起的偏差。
- R²值范围为0到1，越接近1表示拟合效果越好。
- 可以使用sklearn的linear_model模块进行线性回归预测。
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