在Python中获取回归模型的beta系数

可以使用统计学库statsmodels中的OLS（Ordinary Least Squares）方法。OLS方法可以拟合线性回归模型，并提供了获取beta系数的功能。

下面是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 准备数据
X = [[1, 2, 3], [1, 4, 6], [1, 7, 9]]  # 自变量
y = [5, 8, 11]  # 因变量

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 获取beta系数
beta = results.params

print(beta)

在上述代码中，我们首先准备了自变量X和因变量y的数据。然后使用sm.OLS方法创建了一个线性回归模型，并传入y和X作为参数。接着调用fit方法拟合模型，得到了回归模型的结果。最后通过results.params获取了beta系数。

beta系数表示自变量对因变量的影响程度，每个自变量对应一个beta系数。在上述示例中，beta系数是一个包含3个值的数组，分别对应自变量X的三个维度。

这是一个简单的获取回归模型beta系数的示例，实际应用中可以根据具体的数据和模型进行相应的调整和扩展。

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