如何通过OLS回归输出摘要检测python中的特定警告

Question

注意：这不是重复的，因为其中一篇帖子没有引用如何使用if语句实现找到我的特定错误。 （两个警告，只检测其中一个）

如何在OLS回归输出中检测到特定警告，以便我可以在if语句中使用它来进行另一次回归？

还有一个我想忽略的警告，所以我只想注意具体的警告：

[2] The smallest eigenvalue is 0. This might indicate that there are strong multicollinearity problems or that the design matrix is singular.

Ex：警告[2]显示在图像下方。

我正在寻找的是实现以下伪代码的最简单方法：

If (OLS output has Warning [2])
         do something.........

注意：这不是重复的，因为其中一篇帖子没有引用如何使用if语句实现找到我的特定错误。 （两个警告，只检测其中一个）

Answer 1

结果对象没有包含警告的属性。这是因为在调用summary方法时会立即生成警告文本。 （有关代码，请参阅here）

相反，您必须自己检查最小特征值的值。 statsmodels使用的最小特征值的限制是1e-10，所以对应的代码是：

if results.eigenvals[-1] < 1e-10:
    #Do something.......