(一)导入相关库 import statsmodels.formula.api as smf 在statsmodels.formula.api下调用ols方法。ols用法如下: sml.ols(formula,data) -formula是回归的公式 -data为使用的数据,必须是pandas.DataFrame格式 formula公式的形式为parm1~parm2+parm3+parm4 formula的常见符号和用途如下所示: 以上文获取的attend数据集...
AttributeError: module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'OLS' 只是为了完整起见,代码应该是这样的,如果 statsmodels.版本是 0.10.0: import statsmodels.api as sm X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]] #OrdinaryLeastSquares regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()...
import statsmodels.formula.api as smf import numpy as np import pandas model = smf.ols(formula, data , subset=None, *args, **kwargs) result = model.fit() 案例1:df前几行数据如下,其中Region为字符类型: 构建模型(Lottery = Literacy + Wealth + Region'): model = smf.ols(formula='Lottery ...
pipinstallstatsmodels 1. 实现代码示例 以下代码展示了如何使用StatsModels库进行OLS回归,并输出F统计量: importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmf# 创建一个示例数据集np.random.seed(0)X=np.random.rand(100,2)# 100个样本,2个特征y=3+2*X[:,0]+4*X[:,...
import pandas as pdimport wooldridgeimport statsmodels.formula.api as smfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt lawsch85 = wooldridge.dataWoo("lawsch85") 二、将连续变量转变为分类变量 pandas.cut将一组连续值分成离散间隔。适用于将连续变量转变为分类变量。
方法一:statsmodels.formula.api.ols 方法二:scipy.stats.f_oneway 方法三:pingouin.anova 常见的方法有3种,以最简单的单因素方差分析为例: statsmodels.formula.api.ols scipy.stats.f_oneway (在 sklearn 中变量选择 - 方差分析中被调用) pingouin.anova 方法一:statsmodels.formula.api.ols import pandas...
import statsmodels.api as sm #最小二乘 from statsmodels.formula.api import ols #加载ols模型 lm=ols('value~ HouseAge + AveRooms + AveBedrms + Population',data=house_data).fit() print(lm.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 检验结果如上图,其中红框的部分是我们的估计参数和检验结果,可以看到使用...
statsmodels提供两种回归接口：基于数组和基于公式。本节将介绍基于公式的方法。（一）导入相关库 使用statsmodels.formula.api调用ols方法进行回归。（二）构建回归公式 公式形式为：参数1~参数2+参数3+参数4，常用符号及用途见表格。（三）进行回归分析 利用attend数据集，以出勤率百分数、大学前GPA和ACT...
问在python中使用statsmodels.formula.api包ols函数时单变量的重复列EN在机器学习中的线性回归，一般都会...
import statsmodels.formula.api as smf #载入statsmodels.formula.api，并简称为smf data=pd.read_csv('C:/Users/Administrator/.spyder-py3/数据4.1.csv')#读取数据4.1.csv。注意受用户具体安装路径的不同，设计路径的代码会有差异 X = data.iloc[:, 2:6]#将数据集中的第3列至第5列作为特征 y = ...