我有一个时间序列是这样的：date var1 var2 var3 var4 var5 var6
0 -09-30 6.252216 10.502101 4.965370 26.828754 3.321060 2.723686
1 -10-29 6.861840 9.776618 4.719399 27.621344 2.281346 4.449510
2 -11-30 8.171250 10.704045 4.949747 30.259377 2.064655 2.843745
3 -12-31 9.702585 11.371383 5.422177 33.578991 -1.008974 2.768579
4 -01-31 12.064022 10.628460 6.390097 35.135098 -0.385921 3.244204
我想用sklearn的线性回归函数来计算这个时间序列的斜率、y截距和误差(r平方)。请注意，所有这些值都已经通过我自己的函数进行了规范化，我不需要使用sklearn的normalize参数。在
这是到目前为止我在一个列上进行回归的代码：
^{pr2}$
我的问题是我不知道如何同时考虑每一列的回归。除此之外，R^2的计算不起作用。在
撇开R^2不谈，我对某一列的斜率和截距非常小：{'beta': -3.205305722098675e-17, 'alpha': 43.05076221170246}
我将如何解决这些问题？在
