from sklearn import linear_model 使用skLearn 进行线性回归建模: X = boston_df[['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'TAX','PTRATIO', 'B', 'LSTAT']] y = boston_df['PRICE'] lm = linear_model.LinearRegression() model = lm.fit(X,y) model lm.fit()函数用于...
最后我们再对model1.summary()做一个详细解释,因为model1.summary()和model2.summary()内容一样,所以只介绍model1.summary()。model1的方法/属性那么多,为何只介绍summary?因为summary就像它的英文含义一样,是对整个模型结果的概括,把这个summary弄明白了,整个线性回归模型就很清楚了,这也是学习statsmodels的一个重点。
代码如下: summary=model.summaryprint(summary) 1. 2. 通过这段代码,我们可以获取线性回归模型的summary信息,包括参数估计、R方值等。 完整代码示例 下面是完整的代码示例: fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression boston=load_boston()X=boston.data y=boston.target mod...
# 需要导入模块: from statsmodels.regression.linear_model import OLS [as 别名]# 或者: from statsmodels.regression.linear_model.OLS importsummary[as 别名]deftest_OLSsummary_rsquared_label(self):# Check that the "uncentered" label is correctly added after rsquaredx = [1,5,7,3,5,2,5,3] y...
fromsklearnimportlinear_model 使用skLearn 进行线性回归建模: X= boston_df[['CRIM','ZN','INDUS','NOX','RM','AGE','DIS','TAX','PTRATIO','B','LSTAT']]y = boston_df['PRICE']lm = linear_model.LinearRegression()model = lm.fit(X,y)model ...
本例调用sklearn.linear_model中默认参数的LinearRegression对训练集进行线性回归。 对应输出结果为: 输出结果显示了模型的训练结果。 在此基础上,查看多元线性回归模型的回归系数: 对应输出结果为: 输出结果显示了模型对应方程的系数为0.04656457、0.17915812、0.00345046。 查看回归模型的截距: 对应输出结果(该模型的截距)...
# 创建模型model = sm.OLS(y, X) # 拟合模型results = model.fit # 输出回归分析的结果print(results.summary)``` 接下来是一个使用`scikit-learn`库进行线性回归的例子: ```pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
linear_model import LinearRegression Xs = data[['weight', 'length', 'rep78']] y = data['price'].values.reshape(-1, 1) reg = LinearRegression() reg.fit(Xs, y) print("The linear model is: price = {:.5} + {:.5}*weight + {:.5}*length + {:.5}*mpg".format( reg....
statsmodels.regression.linear_model.OLS()方法用于得到普通最小二乘,fit()方法用于拟合数据在里面。ols方法接收数据并执行线性回归。我们以这种格式提供依赖列和独立列: inpendent_columns~dependent_column: ~运算符的左侧包含自变量,运算符的右侧包含因变量或预测列的名称。
我们能用linearmodel(https://github.com/bashtage/linearmodels)包一步估计出2SLS回归 要安装这个包,你需要在命令行运行pipinstalllinearmodels 注意,当用IV2SLS时,外生和工具变量已经分离 假定我们现在得到一致、无偏估计,我们就能推断制度差异能解释国家之间的收入差异 ...