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...
add_constant(pd.DataFrame(X[included]))).fit() pvalues = model.pvalues.iloc[1:] worst_pval = pvalues.max() if worst_pval > threshold_out:#T检验最大的大于临界值,说明该变量无显著意义。 changed=True worst_feature = pvalues.argmax() included.remove(worst_feature) if verbose: print('...
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)...
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(...
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 ...
像之前Patsy看到的,线性模型通常要拟合⼀个截距。sm.add_constant函数可以添加⼀个截距的列到现存的矩阵: X_model = sm.add_constant(X) # 在X矩阵中添加一个截距,新矩阵是X_model X_model[:5] # 输出如下: array([[ 1. , -0.1295, -1.2128, 0.5042], ...
当使用公式和pandas对象时,不需要使用add_constant。 给出一个样本外数据,可以根据估计的模型参数计算预测值: In [80]: results.predict(data[:5]) Out[80]: 0 -0.002327 1 -0.141904 2 0.041226 3 -0.323070 4 -0.100535 dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. statsmodels的线性模型结果还有...
上述代码中,首先创建了自变量X和因变量y,然后使用sm.add_constant()函数为自变量添加截距项。接下来,创建了一个OLS对象,该对象代表了线性回归模型。然后,使用fit()方法对模型进行拟合,并使用summary()方法打印回归结果。 Statsmodels还提供了其他丰富的功能,如多元线性回归、逻辑回归、时间序列回归等。可以根据具体需求...
x=np.linspace(0,10,nsample)# 加入一列常项1X=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)# 拟合结果 ...