我已经创建了一个简单的多元线性回归模型，并想打印模型摘要- ei OLS/回归摘要。然而，我不确定我是应该使用scikitlearn还是statsmodel库，因为我发现其他帖子/youtube视频都使用了这两种库。您的选择背后的任何解释也将不胜感激。
浏览 29提问于2021-08-09得票数 0
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我想知道多元线性回归中各种变量的p值是如何计算的。我确信，在阅读几个资源时，<5%表示变量对于模型非常重要。但是，对于多元线性回归中的每个变量，p值是如何计算的呢？我试着使用汇总()函数查看statsmodel摘要。我能看到这些价值。关于多元线性回归中各种变量的</em
浏览 2提问于2019-07-07得票数 2
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考虑到多元回归(如Y ~ X1 + X2 + X3 )，当cor(X1, Y)、cor(X2, Y)和cor(X3, Y)都是0.2等小值时，您认为是否值得将多元回归模型与数据进行拟合，而且(X1, Y)、(X2, Y)和(X3, Y)的曲线没有(线性、非线性)不相关？总而言之，
当每个自变量与因变量(视觉上是线性的和非线性的</em
浏览 6提问于2017-09-28得票数 0
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在Python Statsmodels中，您可以使用print(results.summary())打印回归结果，如何在一个表中打印多个回归的摘要，以便进行更好的比较？线性回归，摘自statsmodels文档的代码：x = np.linspace(0, 10, 100)
X = np.column_stack((x,
浏览 6提问于2016-01-28得票数 5
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如果我在R中执行线性回归，我会得到结果模型、$R^2$、不同特征的p值等的很好的摘要。
如果我在scikit_learn中做同样的事情，我什么也得不到。有什么方法可以打印模型的摘要吗？
浏览 2提问于2015-10-15得票数 2
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改进线性回归模型的技巧
、、、
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。训练集的均方误差: 36530921.0123有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的</e
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我为一篇PhD论文收集了数据，需要帮助我理解如何构建一个路线图来进行分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习，但我想了解的步骤和类型的分析，我必须遵循的数据分析的高级学位？一般来说，我应该如何处理这个问题呢？
在我收集的数据中，有623项观察，包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数)，它们是根据研究经验和文献综述定义的。我考虑做几个回归分析来预测因变量，并研究其上的影响因素(如果它们是正的
浏览 0提问于2015-09-19得票数 1
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对外面的统计专家说:我很头疼，因为我想到了回归的解释。回报/收益=a+ b1 DMonday + b2 DTuesday + b3 DWednesday + b4 DThursday + b5 DFriday +e
当然，你的收入取决于其他因素但是R2也是零。我如何解
浏览 37提问于2020-11-06得票数 0
我正在用python做一个机器学习系统模块的练习，它使用汽车的数据集(气缸，年份，消耗.)并要求建立一个模型，作为预测汽油消耗量的变量。因为它有三个分类变量，所以我已经生成了假人。📷from sklearn.linear_model import LinearRegression
VIF>5是一个很高的</e
浏览 0提问于2019-06-22得票数 1
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我使用statsmodels包来估计我的OLS回归。现在我要Breusch Pagan test。我在这个测试中使用了pysal包，但是这个函数返回一个错误：import pysal
model = sm.OLS(Y,X,missing
浏览 4提问于2015-05-05得票数 4
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我的多项式回归使用状态模型公式不匹配nupy多拟合系数。链接到数据import numpy as npimport scipymodel.summary()
Numpy多元拟
浏览 5提问于2020-02-07得票数 1
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python曲线拟合和结果汇总
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对不起，我仍然是相当新手的python，并希望有人可以帮助我与曲线拟合问题…我知道如何轻松地在自变量N和因变量分数之间运行多元线性回归，然而，我将回归包装在S型回归中，以保持响应在0和1之间。curve_fit to estimate new fraction from new 1xN dat
浏览 20提问于2018-08-08得票数 1
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我使用R中最固定的包中的feols命令来估计固定效果回归，在大多数情况下使用权重。为了输出我的结果，我主要使用模型摘要包中的模型摘要命令。我已经知道了如何使用add_rows特性来添加关于模型的进一步信息(在我的例子中，我使用它来添加在给定模型中是否存在控制变量的指示符，其方式类似于模型<em
浏览 11提问于2022-04-15得票数 3
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我试图创建一个基于一些培训数据的决策树。我以前从未创建过决策树，但完成了一些线性回归模型。我有三个问题：
通过线性回归，我发现很容易用迭代的方式绘制图、拟合模型、组因子水平、检查P统计等，直到我得到一个很好的预测模型。我不知道如何评估决策树。是否有一种方法可以获得模型的摘要(例如，状态模型中的</e
浏览 2提问于2021-05-31得票数 0
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我想使用statsmodel执行一个简单的线性回归，到目前为止，我已经尝试了几种不同的方法，但我就是不能正常工作。我现在构造的代码没有给我任何错误，但它也没有显示结果 我正在尝试为变量"Direction“创建一个模型，如果相应日期的返回值为负，则取值0，如果返回值为正，则取值1。解释变量是收益的(5)滞后。当前函数值: 0.682314次迭代5 然而，我希望看到包含所有beta值的典型表格，它们的
浏览 19提问于2019-09-23得票数 0
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我一直在使用统计模型来创建线性回归模型。我正在尝试打印汇总数据。对于OLS，所需的函数是.summary()，但是，我已经将模型正则化了：res=model.fit_regularized(alpha=0.04, L1_wt=0)我似乎不知道如何计
浏览 0提问于2021-06-02得票数 0
我正在使用线性回归模型来预测降雨量。当我使用下面的代码运行线性回归时。所以为了得到更好的结果，我用代码做了L1和L2正则化。model lrf = Lasso(alpha = .5)我如何<
浏览 10提问于2021-09-05得票数 0
我试图在分组数据帧上运行简单的线性回归，并为每个回归创建一个包含截距、梯度和R^2值的摘要数据框架。data = df)$coefficients[["(Intercept)"]]和lm(formula = var1 ~ var2, data = df)$coefficients[["y"]]收集单个回归的截距和梯度，但是当我试图将其与summarise结合时，会出现以下错误：
lm中的
浏览 3提问于2020-04-21得票数 1
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我有一个数值依赖变量Y和一个分类自变量X与3个水平(x1，x2和x3)。res = smf.ols(formula='Y ~ C(X)', data=df_cont).fit()
现在，我需要将回归结果(线性拟合我想到
浏览 4提问于2021-07-21得票数 0
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