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Data Analysis

回归分析器

高级回归分析工具，执行线性回归分析、计算回归统计量和进行预测。完美适用于统计建模、趋势分析、预测和理解变量之间的关系。 功能特点： - 简单线性回归（y = mx + b） - 多元线性回归支持 - 回归系数计算 - 统计显著性检验 - R平方和调整R平方 - 残差分析和诊断 - 预测区间和置信区间 - 回归中的异常值检测 - 模型验证指标 - 可视化回归诊断 - 数据转换支持 常见用途： - 销售预测和趋势分析 - 金融建模和风险评估 - 科学研究和假设检验 - 质量控制和流程优化 - 营销分析和投资回报率分析 - 医学和生物研究

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用三种语言从你的代码中调用此工具。

cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/regression-analyzer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1","targetColumn":"销售额","featureColumns":"广告投入, 价格, 季节\n\n留空则自动检测数值列","regressionType":"multiple","confidenceLevel":"0.95","handleMissing":"remove","outlierMethod":"none","includeIntercept":true,"standardizeFeatures":false,"generatePredictions":false,"predictionData":"advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2","includeDiagnostics":true,"decimalPlaces":4}'

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API 参考

以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。

请求端点

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/regression-analyzer

请求参数

参数名类型必填说明
inputDatatextarea是—
targetColumntext是—
featureColumnstextarea否—
regressionTypeselect否—
confidenceLevelselect否—
handleMissingselect否—
outlierMethodselect否—
includeInterceptcheckbox否—
standardizeFeaturescheckbox否—
generatePredictionscheckbox否—
predictionDatatextarea否CSV data for making predictions (must include same feature columns as training data)
includeDiagnosticscheckbox否—
decimalPlacesnumber否Number of decimal places for regression coefficients and statistics

响应格式

文本结果

JSON
{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

MCP 集成

将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。

服务配置

将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-regression-analyzer": {
      "name": "regression-analyzer",
      "description": "高级回归分析工具，执行线性回归分析、计算回归统计量和进行预测。完美适用于统计建模、趋势分析、预测和理解变量之间的关系。\n\n功能特点：\n- 简单线性回归（y = mx + b）\n- 多元线性回归支持\n- 回归系数计算\n- 统计显著性检验\n- R平方和调整R平方\n- 残差分析和诊断\n- 预测区间和置信区间\n- 回归中的异常值检测\n- 模型验证指标\n- 可视化回归诊断\n- 数据转换支持\n\n常见用途：\n- 销售预测和趋势分析\n- 金融建模和风险评估\n- 科学研究和假设检验\n- 质量控制和流程优化\n- 营销分析和投资回报率分析\n- 医学和生物研究",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=regression-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

列出可用工具

连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

调用此工具

通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "regression-analyzer",
    "arguments": {
  "inputData": "sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1",
  "targetColumn": "销售额",
  "featureColumns": "广告投入, 价格, 季节\n\n留空则自动检测数值列",
  "regressionType": "multiple",
  "confidenceLevel": "0.95",
  "handleMissing": "remove",
  "outlierMethod": "none",
  "includeIntercept": true,
  "standardizeFeatures": false,
  "generatePredictions": false,
  "predictionData": "advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2",
  "includeDiagnostics": true,
  "decimalPlaces": 4
}
  }
}
可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。

有问题或反馈？请联系 [email protected]

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