PLinearRegression：Scikit-Learn的线性回归扩展了p值

P线性回归 Scikit-Learn的线性回归扩展了p值。 “……零假设在实验过程中从未得到证明或建立，但有可能被反证。每个实验都可以说是存在的，只是给事实提供了反零假设的机会。” -RA Fisher 背景的人们熟悉和而Python的背景的人们则从未听说过它们。 这就是为什么我刚刚制作了这个脚本，它是scikit-learn的的扩展，也可以分别扩展到Lasso和Ridge回归。 演示版 一个简单的例子： from p_linear_regression import PLinearRegression plr = PLinearRegression () plr . fit ( X_train , y_train ) y_pred = plr . predict ( X_test ) print ( plr . summary ) sklearn的糖尿病数据集的输出如下所示： coefficients standard Errors t statistic p values 0 37.900314 68.934688 0.54