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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：
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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
以python 3.8.5150.0版本为例，python中eval函数作用如下：
1、计算字符串中有效的表达式，并返回结果。
2、将字符串转成相应的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换）。
3、将利用反引号转换的字符串再反转回对象。
参数解析：
expression：这个参数是一个字符串，python会使用globals字典和locals字典作为全局和局部的命名空间，将expression当作一个python表达式进行解析和计算。
globals：这个参数控制的是一个全局的命名空间，也就是我们在计算表达式的时候可以使用全局的命名空间中的函数，如果这个参数被提供了。
并且没有提供自定义的builtins(python的内建模块)，那么会将当前环境中的builtins拷贝到提供的globals里，然后进行计算。如果globals没有被提供，则使用python的全局命名空间。
locals：这个参数控制的是一个局部的命名空间，和globals类似，不过当它和globals中有重复的部分时，locals里的定义会覆盖掉globals中的，也就是说当globals和locals中有冲突的部分时，locals说了算，它有决定权，以它的为准。如果locals没有被提供的话，则默认为globals。
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。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，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。
