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从数据点到回归的输入距离(使用残差？)添加到新的dataframe列

从数据点到回归的输入距离是指在回归分析中，计算每个数据点与回归线之间的距离。这个距离可以用来评估回归模型的拟合程度，以及判断数据点是否符合回归模型的预测。

在计算距离时，可以使用残差来表示数据点与回归线之间的差异。残差是指观测值与回归线之间的垂直距离，即观测值与回归线的纵向差异。通过计算每个数据点的残差，可以得到每个数据点到回归线的距离。

将这些距离添加到新的dataframe列中，可以用于进一步分析和可视化。这些距离可以帮助我们评估回归模型的拟合优度，识别离群值或异常点，以及进行模型改进和优化。

在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云的数据分析与机器学习服务来进行回归分析和距离计算。腾讯云提供了一系列的数据分析工具和机器学习算法，可以帮助用户进行数据处理、模型训练和预测分析。具体推荐的产品是腾讯云的数据智能（https://cloud.tencent.com/product/tci）和机器学习（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）服务。这些服务提供了丰富的功能和工具，可以满足用户在数据分析和机器学习领域的需求。

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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

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，并为现代数据科学管道中使用的所有基于回归的算法提供了支持。...残差与预测变量图拟合与残差图归一化残差的直方图 QQ归一化残差图残差的Shapiro-Wilk正态检验库克残差距离图预测特征的方差膨胀因子（VIF） Scikit-learn的问题它可以安全地假定...线性回归假设的简要概述对于多元线性回归，从统计推断角度来看，判断多重共线性（相关变量）也很关键。该假设假设预测变量之间的线性相关性很小或没有。...这是线性模型的拟合优度估计所需的视觉分析。除此之外，可以从相关矩阵和热图检查多重共线性，并且可以通过所谓的库克距离图检查数据中的异常值（残差）。...使用库克距离图进行离群值检测库克距离实质上是测量删除给定观测值的效果。需要仔细检查库克距离较远的点是否可能成为异常值。可以使用来自statsmodels的特殊离群值影响类来绘制库克距离。

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如何口述机器学习模型原理

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