python-如何从statsmodels中的WLS回归的2D参数获取测试预测
内容导读
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内容图文
我使用statsmodels递增了WLS regression functions的参数.
我有一个这样声明的10×3数据集X：
X = np.array([[1,2,3],[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3],[1,2,3],[4,5,6],[4,5,6],[1,2,3]])
这是我的数据集,我有一个10×2的endg向量,看起来像这样：
z =
[[ 3.90311860e-322 2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 -2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 -2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 -2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 -2.00000000e+000]
[ 0.00000000e+000 2.00000000e+000]]
现在以sm导入import statsmodels.api后,我这样做：
g = np.zeros([3, 2]) # g(x) is a function that will store the regression parameters
mod_wls = sm.WLS(z, X)
temp_g = mod_wls.fit()
print temp_g.params
我得到以下输出：
[[ -5.92878775e-323 -2.77777778e+000]
[ -4.94065646e-324 -4.44444444e-001]
[ 4.94065646e-323 1.88888889e+000]]
从the answer to this question开始,我能够使用numpy.dot预测测试数据X_test的值,如下所示：
np.dot(X_test, temp_g.params)
我很容易理解,因为它是endg向量,所以y是一维数组.但是当我的endg向量(在这种情况下为z)为2D时,它如何工作？
当我尝试上述线在1D版本中使用时,出现以下错误：
self._check_integrity()
File "C:\Users\app\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 247, in _check_integrity
raise ValueError("endog and exog matrices are different sizes")
ValueError: endog and exog matrices are different sizes
解决方法:
np.dot(X_test,temp_g.params)应该仍然可以工作.
在某些情况下,您需要检查矩阵的方向,有时需要转置
但是,结果的预测方法和大多数其他方法将不起作用,因为该模型假定因变量z为一维.
问题再次是您要做什么？
如果要独立适合z的列,请对其进行迭代,以便每个y为1D.
对于z.T中的y：res = WLS(y,X).fit()
z.T允许在列上进行迭代.
在其他情况下,我们通常将模型堆叠起来,使得y为1D,其第一部分为z [：,0],而列的第二部分为z [：,1].设计矩阵或解释变量矩阵必须相应地扩展.
支持多元因变量是statsmodels的组成部分,但仍需要一些时间来准备.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-如何从statsmodels中的WLS回归的2D参数获取测试预测全部内容，希望文章能够帮你解决python-如何从statsmodels中的WLS回归的2D参数获取测试预测所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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