在线性回归模型中使用光滑处理方法通常包括两种方法：局部回归和基函数回归。局部回归方法包括LOESS和LOWESS，它们是一种非参数的光滑方法，可以排除噪声和不规则性，同时保留数据的趋势特征。基函数回归方法则是一种参数化的光滑方法，它将输入数据投影到一组基函数上，并通过调整基函数的系数来拟合数据。其中常用的基函数有多项式基函数和径向基函数。
对于局部回归方法，可以使用python中的statsmodels包中的LOWESS函数实现，代码如下：
import statsmodels.api as sm
lowess = sm.nonparametric.lowess
y_smooth = lowess(y, x, frac=0.3)[:, 1]
其中，y为回归变量，x为自变量，frac是指定光滑程度的参数。可以根据实际情况进行调整。
对于基函数回归方法，可以使用python中的scikit-learn库中的PolynomialFeatures和Ridge函数实现，代码如下：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import Ridge
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)
clf = Ridge(alpha=1.0)
clf.fit(X_poly, y)
其中，X为回归变量，y为自变量，degree为多项式基函数的阶数，alpha为正则化参数，可以根据实际情况进行调整。
通过以上方法，可以对线性回归模型进行优化，提高预测准确性。