我试图使用scikit中的LinearRegression来拟合线性模型 . 从预测函数，我得到一个点估计预测，但我需要一个可能值的分布，可能是预测的点值是高斯的平均值 . 我想知道是否有办法从任何scikit模型中获得这样的分布 . 我检查了方差分数，但无法找出将其映射到方差的方法 . 请帮忙 .
如果您拟合的数据实际上来自线性高斯过程，并且您习惯拟合的样本集足够大并且被高斯噪声破坏，那么您可以从返回的R ^ 2系数中获得预测的分布 . 线性回归对象的score（）方法 . R ^ 2是1 - （预测误差的方差）/（y的方差） . 所以预测点的方差是：
var(pred) = (1 - R^2) * var(y)
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如果您拟合的数据实际上来自线性高斯过程，并且您习惯拟合的样本集足够大并且被高斯噪声破坏，那么您可以从返回的R ^ 2系数中获得预测的分布 . 线性回归对象的score（）方法 . R ^ 2是1 - （预测误差的方差）/（y的方差） . 所以预测点的方差是：