import statsmodels.api as sm# 定义自变量和因变量X = sm.add_constant(data['Log_广告费用'])y = data['销售额']# 拟合模型model = sm.OLS(y, X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary())几个重要的参数：R方是0.939，调整R方是0.938。说明模型的拟合效果还是很好。Prob (F-statistic)接近0，...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据np.random.seed(0)X=np.random.rand(100)*10# 特征变量y=2.5*X+np.random.randn(100)*2# 响应变量# 将数据转换为数据框data=pd.DataFrame({'X':X,'y':y})# 添加常数项(截距)X=sm.add_constant(data[...
二、回归法—statsmodels包的OLS模块 如果我们可以获得其他高频变量的话,也可以通过回归法,对缺失值进行插补。从下图可以看到,PPI的频率更高,而且与固定资产投资价格指数的变动一致,可以作为自变量用于插补。 我们使用statsmodels包的OLS模块,建立回归模型,对缺失值进行插补。插补分成两个步骤: 基于有取值的样本,拟合回归...
2. 模型拟合 接下来,使用OLS方法拟合模型。 ###引用形式的描述信息使用OLS方法拟合模型 1. 2. # 导入所需的库importstatsmodels.apiassm# 添加截距项X=sm.add_constant(X)# 拟合模型model=sm.OLS(y,X).fit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3. 预测 最后,可以使用拟合好的模型进行预测。 ###引用...
我们使用statsmodels包的OLS模块,建立回归模型,对缺失值进行插补。插补分成两个步骤: 基于有取值的样本,拟合回归函数 将回归函数,应用于所有样本点 Python代码如下:import statsmodels.api as sm y = FAIPriceIndex.iloc[:, 0] # 因变量为第1 列数据 x = FAIPriceIndex.iloc[:, 1] # 自变量为第 2 列数据...
创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model as sm import pandas as pd ''' # 测试集 Stock_Market = {'Year': [2017,2017,2017,2017,2017...
接下来,我们使用statsmodels库中的OLS类来拟合数据,并使用get_prediction函数生成预测结果。最后,我们使用matplotlib.pyplot库绘制了实际数据和预测数据的可视化图表。 这是一个简单的使用statsmodels库中的plot_predict函数进行数据预测的示例。根据具体的应用场景和数据类型,可能需要使用不同的模型和参数来进行预测。关于...
简介: Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 回归问题是一类预测连续值的问题,而能满足这样要求的数学模型称作回归模型,本项目介绍的线性回归就是回归模型中的一种...
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...
使用statsmodels.api.OLS类建立线性回归模型。在构建模型之前,需要在自变量中添加常数项(截距项)。 python # 添加常数项 X = sm.add_constant(df['X']) # 定义自变量和因变量 y = df['y'] # 建立线性回归模型 model = sm.OLS(y, X) 拟合模型并查看摘要信息: 使用fit()方法拟合模型,并调用summary(...