多元线性回归分析

计算回归系数、方程与拟合优度，输出残差与评估指标

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项目简介

提供多元线性回归拟合分析，输出回归方程、各特征系数与拟合优度，辅助工程指标解释与诊断。

作用

• 快速建立线性解释模型
• 输出 R²、RMSE、MAE 等指标及残差

API 调用方式

回归分析

• 接口路径：POST /regression/regression_v1
• 功能说明：输入目标值序列与各特征序列，返回回归方程、评估指标与拟合数据对比。

请求体示例

{
  "target": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
  "features": [[1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1],[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5]],
  "feature_names": ["X1", "X2"]
}

返回示例

{
  "拟合结果": {
    "截距": 0.1234,
    "回归系数": {"X1": 0.95, "X2": 0.21},
    "拟合优度": "良好"
  },
  "回归方程": "Y = 0.1234 + 0.9500 × X1 + 0.2100 × X2",
  "评估指标": {"R²": 0.90, "调整R²": 0.88, "均方误差(MSE)": 0.05, "均方根误差(RMSE)": 0.22, "平均绝对误差(MAE)": 0.18},
  "目标值拟合": {"样本数量": 5, "数据": [{"样本索引":1, "实际值":1.0, "预测值":1.1, "残差":-0.1}]}
}