当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
线性回归系数的标准差和t值和置信区间都是怎么算出来的？它们的意义sklearn的LinearRegression类不提供题主说的置信区间的功能，整个sklearn也没有这个功能 。想要求出预测的置信区间有两种可选的办法：
自己编程实现置信区间的功能；转而使用基于python的statsmodels模块，这个模块可以提度供置信区间，P值等统计方面的指标分析 。
sklearn的面向对象是机器回学习的使用者，这里面的大多数人来自计算机领域，更关心模型的预测性能，而不太关心模型的统计指标分析 。statsmodels则兼顾模型的预测性和可解释性 。
扩展资料：
在线性回归中 ， 数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计 。这些模型被叫做线性模型 。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数 。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示 。
像所有形式的回归分析一样 ， 线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域） 。
参考资料来源：百度百科-线性回归
关于python的仿射函数和仿射函数定义的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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