python最小二乘法回归结果常用参数提取

最新推荐文章于 2024-11-05 23:00:09 发布

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#python #最小二乘法 #回归

本文介绍了如何使用Python中的统计模型如线性回归，从模型对象中提取回归系数、标准差、p值、t值、置信区间、预测值、残差、R方、调整R方、AIC、BIC、F-statistic和F-statistic的p值等关键统计信息。

# 提取回归系数
model.params

# 提取回归系数标准差
model.bse

# 提取回归系数p值
model.pvalues

# 提取回归系数t值
model.tvalues

# 提取回归系数置信区间 默认5%，括号中可填具体数字 比如0.05, 0.1
model.conf_int()

# 提取模型预测值
model

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python偏最小二乘法回归分析_Python 实现最小二乘法拟合直线

weixin_39522486的博客

11-30

2672

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python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方）【转载】

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python statsmodel 回归结果提取（R方 T值 P-value)

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7849

之前曾在优快云chongminglun这个账号上发过一篇python statsmodel 回归结果提取的文章，现在在知乎重发一篇完整版，含代码和示例结果展示，并回答一些疑问 statsmodel是python中一个很强大的做回归统计的包，类似R语言中的lm函数，通过summary可以快速查看训练的回归模型多种具体参数，但是很多同学不太清楚如何将特定的指标数值提取出来，本文以OLS回归结果为例展示相关提取。相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/...

01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法

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statsmodel回归结果的提取

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x = np.array(2 * np.random.randn(20, 4) + 3) y = np.array([[1] * 10 + [0] * 5 + [2] * 5]).T #x和y需要都是np import statsmodels.api as sm # 模型训练 model = sm.OLS(endog=y, exog=sm.add_constant(x)).fit() # 查看模型结果 model = model.summary() 提取元素-回归系数类提取回归系数 model.para

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