在statsmodel ols中,要获得"样本内"预测值(y hat),可以通过以下步骤实现:
import statsmodels.api as sm
X = df[['x1', 'x2', ...]] # 自变量
y = df['y'] # 因变量
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit()
y_hat = model.predict(sm.add_constant(X))
在上述代码中,df
是包含自变量和因变量的数据框。X
是自变量的列,y
是因变量的列。sm.add_constant()
函数用于添加常数列,以便拟合截距项。
通过model.predict()
方法,可以获得样本内的预测值y_hat
。
这样,你就可以使用statsmodel ols获得样本内的预测值了。
请注意,这里没有提及任何特定的云计算品牌商或产品,因为这些步骤是通用的,可以在任何云计算环境中使用。
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