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Pourquoi n’obtiens-nous qu’un seul paramètre à partir d’un ajustement OLS de statsmodels

Voici ce que je fais:

$ python
Python 2.7.6 (v2.7.6:3a1db0d2747e, Nov 10 2013, 00:42:54) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
>>> import statsmodels.api as sm
>>> statsmodels.__version__
'0.5.0'
>>> import numpy 
>>> y = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> X = numpy.array([1,1,2,2,3,3,4,4,5])
>>> res_ols = sm.OLS(y, X).fit()
>>> res_ols.params
array([ 1.82352941])

Je m'attendais à un tableau avec deux éléments?!?. L'interception et le coefficient de pente?

pythonpandaslinear-regressionstatsmodels
23
Tom

Essaye ça:

X = sm.add_constant(X)
sm.OLS(y,X)

comme dans la documentation :

Une interception n'est pas incluse par défaut et doit être ajoutée par l'utilisateur

statsmodels.tools.tools.add_constant

35
behzad.nouri

Juste pour être complet, cela fonctionne:

>>> import numpy 
>>> import statsmodels.api as sm
>>> y = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> X = numpy.array([1,1,2,2,3,3,4,4,5])
>>> X = sm.add_constant(X)
>>> res_ols = sm.OLS(y, X).fit()
>>> res_ols.params
array([-0.35714286,  1.92857143])

Cela me donne un coefficient de pente différent, mais je suppose que ces chiffres, comme nous le faisons maintenant, ont une intersection.

6
Tom

Essayez ceci, cela a fonctionné pour moi:

import statsmodels.formula.api as sm

from statsmodels.api import add_constant

X_train = add_constant(X_train)

X_test = add_constant(X_test)


model = sm.OLS(y_train,X_train)

results = model.fit()

y_pred=results.predict(X_test)

results.params
0
sup

j'ai ajouté le code X = sm.add_constant(X) mais python n'a pas renvoyé la valeur d'interception, aussi, avec un peu d'algèbre, j'ai décidé de le faire moi-même dans le code:

ce code calcule la régression sur 35 échantillons, 7 caractéristiques plus une valeur d'interception que j'ai ajoutée comme caractéristique à l'équation:

import statsmodels.api as sm
from sklearn import datasets ## imports datasets from scikit-learn
import numpy as np
import pandas as pd

x=np.empty((35,8)) # (numSamples, oneIntercept + numFeatures))
feature_names = np.empty((8,))
y = np.empty((35,))

dbfv = open("dataset.csv").readlines()


interceptConstant = 1;
i = 0
# reading data and writing in numpy arrays
while i<len(dbfv):
    cells = dbfv[i].split(",")
    j = 0
    x[i][j] = interceptConstant
    feature_names[j] = str(j)
    while j<len(cells)-1:
        x[i][j+1] = cells[j]
        feature_names[j+1] = str(j+1)
        j += 1
    y[i] = cells[len(cells)-1]
    i += 1
# creating dataframes
df = pd.DataFrame(x, columns=feature_names)

target = pd.DataFrame(y, columns=["TARGET"])

X = df
y = target["TARGET"]

model = sm.OLS(y, X).fit()

print(model.params)

# predictions = model.predict(X) # make the predictions by the model


# Print out the statistics
print(model.summary())
0
R.jzadeh

J'utilise la version 0.6.1 et il semble que la fonction "add_constant" ait été déplacée dans le module statsmodels.tools. Voici ce que j'ai couru qui a fonctionné:

res_ols = sm.OLS(y, statsmodels.tools.add_constant(X)).fit()
0
lukearmistead