NumPy 线性回归系数计算：使用 lstsq 函数

在 NumPy 中，可以使用线性代数库（numpy.linalg）中的 lstsq 函数来实现线性回归系数的计算。lstsq 函数可以求解形如 Ax = b 的线性最小二乘问题，其中 A 是一个矩阵，x 是一个向量，b 是一个向量。

具体步骤如下：

1. 构建一个矩阵 A，其中每一行表示一个样本的特征，每一列表示一个特征。
2. 构建一个向量 b，其中每个元素表示对应样本的目标值。
3. 使用 numpy.linalg.lstsq 函数来求解线性最小二乘问题，得到系数向量 x。
4. 系数向量 x 的每个元素就是线性回归模型的系数。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 构建特征矩阵A和目标向量b
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([3, 5, 7])

# 使用numpy.linalg.lstsq函数求解线性最小二乘问题
x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)

# 输出线性回归系数
print(x)

输出结果为：

[0.33333333 0.66666667]

这表示线性回归模型的系数为 0.333 和 0.667。