Вопросы Теги

Как установить перехват на 0 с помощью statsmodel - для множественной линейной регрессии

В Java все находится в форме класса.

Если вы хотите использовать любой объект, тогда у вас есть две фазы:

  1. Объявить
  2. Инициализация

Пример:

  • Объявление: Object a;
  • Инициализация: a=new Object();

То же самое для концепции массива

  • Объявление: Item i[]=new Item[5];
  • Инициализация: i[0]=new Item();

Если вы не дают секцию инициализации, тогда возникает NullpointerException.

0
задан Chris L 18 January 2019 в 15:43
поделиться

1 ответ

Это зависит от того, какой API вы используете. Если вы используете statsmodels.api, то вам нужно явно добавить константу в вашу модель, добавив столбец 1 в exog. Если нет, то перехвата нет. 

import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.api as sm

df = pd.DataFrame({'x': range(0,10)}).assign(y=lambda x: x+8)

# Fit y = B*x, no intercept
res1 = sm.OLS(endog=df.y, exog=df.x).fit()
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
x              2.2632      0.269      8.421      0.000       1.655       2.871
==============================================================================


# fit y = B*x + C, by adding a column of ones
res2 = sm.OLS(endog=df.y, exog=df[['x']].assign(intercept=1)).fit()
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
x              1.0000   8.64e-16   1.16e+15      0.000       1.000       1.000
intercept      8.0000   4.61e-15   1.73e+15      0.000       8.000       8.000
==============================================================================

Если вместо этого вы используете API smf, вы можете добавить -1 в формулу Пэтси, которая скажет ей удалить постоянную: 

res3 = smf.ols('y ~ x -1', data=df).fit()
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
x              2.2632      0.269      8.421      0.000       1.655       2.871
==============================================================================
0
ответ дан ALollz 18 January 2019 в 15:43
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: