如何从statsmodels.api中提取回归系数？

Question

 result = sm.OLS(gold_lookback, silver_lookback ).fit()

得到结果后，如何得到系数和常数？

换句话说，如果 y = ax + c 如何获取值 a 和 c?

Answer 1

您可以使用拟合模型的 params 属性来获取系数。

例如下面的代码：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
np.random.seed(1)
X = sm.add_constant(np.arange(100))
y = np.dot(X, [1,2]) + np.random.normal(size=100)
result = sm.OLS(y, X).fit()
print(result.params)

将打印一个 numpy 数组 [ 0.89516052 2.00334187] - 分别估计截距和斜率。

如果您需要更多信息，可以使用包含 3 个带有模型描述的详细表格的对象 result.summary()。

Answer 2

抄袭这个答案，似乎 result.summary() 是一组表，您可以将其导出为 html 然后使用 Pandas转换为数据框，这将允许您直接索引所需的值。

因此，对于您的情况（将上述 link 的答案放在一行中）：

df = pd.read_html(result.summary().tables[1].as_html(),header=0,index_col=0)[0]

然后

a=df['coef'].values[1]
c=df['coef'].values[0]

Answer 3

添加有关@IdiotTom 回答的详细信息。

您可以使用：

head = pd.read_html(res.summary2().as_html())[0]
body = pd.read_html(res.summary2().as_html())[1]

不太好，但信息在那里。

如何从statsmodels.api中提取回归系数？

How to extract the regression coefficient from statsmodels.api?

python

linear-regression

pandas

statsmodels