Python Pandas Statsmodel OLS问题

Question

我写了以下函数。目的是获得模型，该模型给出pvalue <0.05的正确特征集 该函数似乎不是一致的结果。在极端情况下，它会给出p值大于0.9的结果 有人可以帮我吗？

def run_reg(X,Y,df):
    #Now lets start the regression model
    lreg = sm.OLS(Y,X)
    feature_count=1
    while(feature_count !=0):
        model = lreg.fit()
        pvalues = model.pvalues
        print(pvalues)
        feature_count= len(pvalues[pvalues > 0.05] )
        print(pvalues)
        if(feature_count != 0):
            pvalues = pvalues[pvalues < 0.05]
            pvalues = pvalues.drop('const',axis=0)
            X = df[pvalues.index]
            X = sm.add_constant(X)
            lreg = run_reg(X,Y)
    return model