git经典常用命令add暂存区 status状态 commit提交 push推送bitbucket远程仓库 python朝天吼数据 1011 -- 3:57 App sklearn机器学习线性回归预测澳大利亚机场港口pandas数据分析python朝天吼数据 6106 1 7:03 App [机器学习sklearn]PCA降维 主成分分析---鸢尾花数据 3382 -- 6:04 App tSNE降维---对手写数字图片...
X_model = sm.add_constant(X) X_model[:5] model = sm.OLS(y, X) results = model.fit() results.params print(results.summary()) results = smf.ols('y ~ col0 + col1 + col2', data=data).fit() results.params results.tvalues results.predict(data[:5]) init_x = 4 import random...
先通过 sm.add_constant() 向矩阵 X 添加截距列后,再用 sm.OLS() 建立普通最小二乘模型,最后用 model.fit() 就能实现线性回归模型的拟合,并返回拟合与统计分析的结果摘要。 X = sm.add_constant(x1) # 向 x1 左侧添加截距列 x0=[1,...1] model = sm.OLS(yTest, X) # 建立最小二乘模型(OLS)...
median(), inplace=True) # 准备特自变量和因变量 X = df[['NDZC', 'marriage', 'lnZSR', 'lnWMS', 'PJL100']] # 特征列 y = df['INT'] # 目标列(分类变量) # 添加截距项(statsmodels的Logit模型不会自动添加) X = sm.add_constant(X) # 使用Logit模型拟合数据 logit_model = sm.Logit(y...
add_constant(X)logit=sm.Logit(Y,X1)result=logit.fit()print(result.summary()) 输出结果: 图6-1 逻辑回归模型结果 通过图 6-1 可知,逻辑回归各变量都已通过显著性检验,满足要求。 6.3模型检验 到这里,我们的建模部分基本结束了。我们需要验证一下模型的预测能力如何。我们使用在建模开始阶段预留的 test ...
x = sm.add_constant(data1)#生成自变量 y = data['y']#生成因变量 model = sm.OLS(y, x)#生成模型 result = model.fit()#模型拟合 pvalues = result.pvalues#得到结果中所有P值 pvalues.drop('const',inplace=True)#把const取得 pmax = max(...
5)add_constant(x)加入截距数据 代码语言:txt AI代码解释 sm.add_constant(x) 6)调用OLS fit 两个log price序列 代码语言:txt AI代码解释 sm.OLS(y, x_cons).fit() 7)查看model的情况: 代码语言:txt AI代码解释 res_ols.summary() 2)预测某只指数的涨跌 ...
1importnumpy as np2importpandas as pd3importstatsmodels.api as sm45#线性回归模型(OLS)6#构建时间序列作为自变量7stock_data['Time'] =np.arange(len(stock_data))89#OLS模型10X = sm.add_constant(stock_data['Time'])#添加常数项11y = stock_data['close']12model =sm.OLS(y, X).fit()1314#预...
# 示例数据X=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,4,5,4,5])X=sm.add_constant(X)# 添加常数项 # 拟合OLS模型 model=sm.OLS(y,X)results=model.fit()print(results.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
X = sm.add_constant (x) beta = np.array ([1, 10]) # 生成一个长度为 k 的正态分布样本 e = np.random.normal (size=nsample) y = np.dot (X, beta) + e # 反应变量和回归变量上使用 OLS () 函数 model = sm.OLS (y,X)