Dự đoán các giá trị sử dụng mô hình OLS với mô hình thống kê

Question

Tôi đã tính toán mô hình bằng cách sử dụng OLS (hồi quy tuyến tính nhiều). Tôi chia dữ liệu của tôi để đào tạo và kiểm tra (một nửa), và sau đó tôi muốn dự đoán giá trị cho nửa thứ hai của các nhãn.

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
predictions = model.predict(data[half:]) 

Vấn đề là tôi nhận được và báo lỗi: File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/ statsmodels/hồi quy/linear_model.py", dòng 281, trong dự đoán trở np.dot (exog, params) ValueError: ma trận không phải là aligned

tôi có các hình dạng mảng sau: data.shape: (426, 215) labels.shape: (426,)

Nếu tôi chuyển đầu vào thành model.predict, tôi sẽ nhận được Kết quả là, nhưng với một hình dạng của (426.213), vì vậy tôi cho rằng sai của nó cũng như (Tôi hy vọng một vector của 213 số như dự đoán nhãn):

model.predict(data[half:].T) 

Bất kỳ ý tưởng làm thế nào để có được nó để làm việc?

Answer 1

Đối statsmodels> = 0.4, nếu tôi nhớ không lầm

model.predict không biết về các thông số, và đòi hỏi họ trong cuộc gọi thấy http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.predict.html

gì nên làm việc trong trường hợp của bạn là để phù hợp với và sau đó sử dụng phương pháp dự đoán của cá thể kết quả.

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
results = model.fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

hoặc ngắn hơn

results = OLS(labels[:half], data[:half]).fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html với thiếu docstring

Lưu ý: đây đã được thay đổi trong phiên bản phát triển (tương thích ngược), mà có thể tận dụng "công thức" thông tin trong dự đoán http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html