model = sm.OLS(y_train, X_train_const).fit() 输出模型摘要 print(model.summary()) 通过模型摘要,我们可以观察到每个特征的系数、标准误、t值和p值等详细信息。 使用Scikit-learn进行回归预测 # 建立线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) 预测 y_pred = model.predict...
现在,我们可以使用LinearRegression方法来拟合模型: model = LinearRegression() model.fit(X_train, Y_train) 2.6、查看结果 拟合模型后,我们可以查看回归系数和截距项: print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) 此外,我们还可以使用测试集来评估模型的性能: from sklearn.met...
确切地说,statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 里的一个函数(从这个命名也能看出,statsmodel 有很多很多功能,其中的一项叫回归)。它的输出结果是一个 statsmodels.regression.linear_model.OLS,只是一个类,并没有进行任何运算。在 OLS 的模型之上调用拟合函数 fit(),才进行回归运算,并且得到 stats...
def build_model(x,y,no_features): model = LinearRegression(normalize=True,fit_intercept=True) rfe_model = RFE(estimator=model,n_features_to_select=no_features) rfe_model.fit(x,y) return rfe_model #查看模型 def view_model(model): print "\nmodel coefficients" print "===\n" #coef_提供...
在Python中可以实现线性回归建模的包很多,但其中的statsmodels是最具计量经济学特色的。为了方便和R/Stata等统计软件对比,这里我们选用statsmodels建模演示。 #第一步,准备工作 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 2 17:14:10 2020 @author: Bryce Wang """import os os.chdir("d:\Spyde...
LinearRegression().fit(x, y) print("sklearn.linear_model") print(model.intercept_) print(model.coef_) 二、statasmodel sklearn中会自动加常数项,statasmodel需要主动调用add_constant import statsmodels.api as sm x_add = sm.add_constant(x) model = sm.OLS(y, x_add).fit() print("stats...
地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb...
回归结果展示方程估计结果，使用statsmodels.regression.linear_model.RegressionResultsWrapper类的方法和属性进行分析。三、检验线性假设 （一）t检验 检验特定系数是否相等或等于特定值，如atndrte和priGPA是否相等，ACT系数是否等于1。（二）F检验 联合检验多个约束条件，如atndrte和priGPA系数是否相等，ACT...
除了linear regression 之外,OLS 库还支持其他类型的回归分析,例如 logistic regression 和 polynomial regression 等。使用 Python OLS 进行数据分析和建模是一个非常有用的工具,可以帮助我们更好地理解数据之间的关系,从而做出更准确的预测和决策。 发表于 2024.03.28 15:57, 共414 人浏览 本文原创发布于慕课网 ,...
确切地说,statsmodels.OLS 是 statsmodels.regression.linear_model 里的一个函数(从这个命名也能看出,statsmodel 有很多很多功能,其中的一项叫回归)。它的输出结果是一个 statsmodels.regression.linear_model.OLS,只是一个类,并没有进行任何运算。在 OLS 的模型之上调用拟合函数 fit(),才进行回归运算,并且得到 stats...