如何使用 sklearn 找到标准化残差？

Question

sklearn 有没有获得标准化残差的方法？ 我创建了一个包含所有值、预测值和残差的数据框。

Weight  Height  Sex  Age  PredictedWeight  Residual
81.0    177     0    31   81.2             -0.2
78.2    176     0    28   78.8             -0.6
72.5    172     1    29   71.8              0.7
...     ...     ...  ...  ...               ...

我的代码：

from sklearn import linear_model
import pandas as pd

X = df[["Height", "Sex", "Age"]]
Y = df["Weight"]

regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X, Y)

df["PredictedWeight"] = regr.predict(df[["Height", "Sex", "Age"]])
df["Residual"] = df["Weight"] - df["Predicted"]

我想在df 中添加一个带有标准化残差的新列，有什么建议吗？

Answer 1

我觉得很简单

mean = df["Residual"].mean()
std = df["Residual"].std()

df["StdResidual"] = (df["Residual"] - mean)/std

还是你想要别的东西？