线性回归训练阶段如何获取OLS的预测y值？

直接使用训练集特征数据X_train调用模型的predict方法就能得到训练阶段OLS生成的预测y值，用法和获取测试集预测值完全一致。

结合你的代码，完整示例如下：

lr = LinearRegression(fit_intercept=True)
lr.fit(X_train, y_train)
# 生成训练集的预测y值
y_train_pred = lr.predict(X_train)
print("R2 OLS: " + str(lr.score(X_train, y_train))) 

得到的y_train_pred就是训练数据对应的OLS预测结果，你可以用它做残差分析、误差指标计算等后续操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者newcomer