Question

我在ols下遇到statsmodels.formula.api函数的位置参数错误

尝试了statsmodels.regression.linear_model，并将OLS更改为ols，反之亦然。

import statsmodels.regression.linear_model as sm

X = np.append(arr=np.ones((50,1)).astype(int),values=X,axis=1)

X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]

regressor_OLS = sm.ols(endog = Y, exog = X_opt).fit()

预期输出适合于回归模型。但是我遇到了这个错误：

from_formula（）缺少2个必需的位置参数：“ formula”和 “数据”

Answer 1

要使该示例正常工作（我假设您正在运行udemy机器学习课程，该示例与本教程的不同之处），我必须更改import语句。他们使用的库不再位于OLS函数所在的位置。

将statsmodels.regression.linear_model导入为lm

然后

regressor_ols = lm.OLS（endog = y，exog = x_optimal）.fit（）

Answer 2

这应该有效：

import statsmodels.api as smf;

X = np.append(arr=np.ones((50,1),dtype=np.int), values = X,axis = 1)

X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]

regressor_ols = smf.OLS(y,X_opt).fit()

Answer 3

删除

import statsmodels.regression.linear_model as sm

并按照以下说明导入 statsmodels.api

import statsmodels.api as sm

这门课程很老，这就是为什么代码片段过时了，不知道为什么他们不再更新它了。

Answer 4

请确保该模块是Linear_model类的一部分，因此请使用以下代码使其正常工作。

import statsmodels.regression.linear_model as lm
X = np.append(arr=np.ones((50,1)).astype(int),values=X,axis=1)

X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]

regressor_OLS = lm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit()

Answer 5

使用import statsmodels.regression.linear_model as lm或import statsmodels.api as sm

import statsmodels.regression.linear_model as lm

X=np.append(arr=np.ones((50,1)).astype(int), values=X, axis=1)
X_opt=X[:,[0, 1, 2, 3, 4, 5]]
regressor_x=sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()
regressor_x.summary()

Answer 6

这对我有用

import statsmodels.api as sm

X=np.insert(X,0,np.ones(X.shape[0]),axis=1)

colList=list()

for i in range(X.shape[1]):
    colList.append(i)

X_opt=np.array(X[:, colList], dtype=float)

regressor_OLS=sm.OLS(endog=y,exog=X_opt).fit()

Answer 7

解决方案1：

import statsmodels.api as sm
x = np.append(arr= np.ones((50, 1)).astype(int), values= x, axis=1)
x_opt = x[:, [0,1,2,3,4,5]]
regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=x_opt).fit()

解决方案2：

import statsmodels.regression.linear_model as lm
x = np.append(arr= np.ones((50, 1)).astype(int), values= x, axis=1)
x_opt = x[:, [0,1,2,3,4,5]]
regressor_ols = lm.OLS(endog=y, exog=x_opt).fit()

from_formula（）缺少2个必需的位置参数：“ formula”和“ data”

7 个答案: