如何在 OLS 模型中快速获得预测值？

Question

如何从我的 ols 模型中快速获得预测值。例如

import statsmodels.formula.api as sm

model = sm.ols(formula="price ~ size + year", data=df_c).fit()

model.predict([25,1990]) #(should return predicted price value)

当我运行 model.predict([25,1990]) 时如何获得预测值，其中 25 是大小，1990 是年份？

编辑：

我收到的错误是“PatsyError：预测要求您在从模型进行预测时使用 DataFrame 这是使用公式 api.

创建的

patsy返回的原始错误信息是：错误评估因素：TypeError：列表索引必须是整数或切片，而不是 str'

有没有办法只运行 model.predict([25,1990])

的简单代码

提前致谢！

Answer 1

您不能使用您提供的代码执行此操作，因为您正在使用 statsmodels.formula.api。我能提供的最简单的解决方案是使用快速字典：

import statsmodels.formula.api as sm
import pandas as pd
import numpy as np

df_c = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3))
df_c.columns = ['price','size','year']
model = sm.ols(formula='price ~ size + year', data=df_c).fit()

model.predict({'size':25,'year':1990})[0]

-165.2345445772976

我创建了一个模拟数据框来证明它有效，但你只需要最后一行：model.predict({'size':25,'year':1990})[0]

如何在 OLS 模型中快速获得预测值？

How to get a quick predict value in OLS model?

python

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numpy

linear-regression

statsmodels