Costruzione della Regressione Lineare Utilizzando Statsmodels
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Costruzione di un modello di regressione lineare
In statsmodels, la classe OLS può essere utilizzata per creare un modello di regressione lineare.
Per prima cosa è necessario inizializzare un oggetto della classe OLS utilizzando
sm.OLS(y, X_tilde).
Successivamente, si addestra il modello utilizzando il metodo fit().
model = sm.OLS(y, X_tilde)
model = model.fit()
Che equivale a:
model = sm.OLS(y, X_tilde).fit()
Il costruttore della classe OLS si aspetta come input uno specifico array X_tilde, che abbiamo visto nell'Equazione Normale. Pertanto, è necessario convertire l'array X in X_tilde. Questo è possibile utilizzando la funzione sm.add_constant().
Ricerca dei parametri
Quando il modello è addestrato, è possibile accedere facilmente ai parametri utilizzando l'attributo params.
123456789import statsmodels.api as sm import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/simple_height_data.csv') X, y = df['Father'], df['Height'] X_tilde = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_tilde).fit() beta_0, beta_1 = model.params print(beta_0, beta_1)
Effettuare le previsioni
Le nuove istanze possono essere facilmente previste utilizzando il metodo predict(), ma è necessario preprocessare anche l'input per esse:
12345import numpy as np X_new = np.array([65, 70, 75]) X_new_tilde = sm.add_constant(X_new) print(model.predict(X_new_tilde))
Ottenere il riepilogo
Come probabilmente avrai notato, utilizzare la classe OLS non è semplice come la funzione polyfit(). Tuttavia, l'utilizzo di OLS presenta dei vantaggi. Durante l'addestramento, calcola molte informazioni statistiche. È possibile accedere a queste informazioni tramite il metodo summary().
1print(model.summary())
Sono molte statistiche. Discuteremo le parti più importanti della tabella nelle sezioni successive.
Grazie per i tuoi commenti!
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In statsmodels, la classe OLS può essere utilizzata per creare un modello di regressione lineare.
Per prima cosa è necessario inizializzare un oggetto della classe OLS utilizzando
sm.OLS(y, X_tilde).
Successivamente, si addestra il modello utilizzando il metodo fit().
model = sm.OLS(y, X_tilde)
model = model.fit()
Che equivale a:
model = sm.OLS(y, X_tilde).fit()
Il costruttore della classe OLS si aspetta come input uno specifico array X_tilde, che abbiamo visto nell'Equazione Normale. Pertanto, è necessario convertire l'array X in X_tilde. Questo è possibile utilizzando la funzione sm.add_constant().
Ricerca dei parametri
Quando il modello è addestrato, è possibile accedere facilmente ai parametri utilizzando l'attributo params.
123456789import statsmodels.api as sm import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/simple_height_data.csv') X, y = df['Father'], df['Height'] X_tilde = sm.add_constant(X) model = sm.OLS(y, X_tilde).fit() beta_0, beta_1 = model.params print(beta_0, beta_1)
Effettuare le previsioni
Le nuove istanze possono essere facilmente previste utilizzando il metodo predict(), ma è necessario preprocessare anche l'input per esse:
12345import numpy as np X_new = np.array([65, 70, 75]) X_new_tilde = sm.add_constant(X_new) print(model.predict(X_new_tilde))
Ottenere il riepilogo
Come probabilmente avrai notato, utilizzare la classe OLS non è semplice come la funzione polyfit(). Tuttavia, l'utilizzo di OLS presenta dei vantaggi. Durante l'addestramento, calcola molte informazioni statistiche. È possibile accedere a queste informazioni tramite il metodo summary().
1print(model.summary())
Sono molte statistiche. Discuteremo le parti più importanti della tabella nelle sezioni successive.
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