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我是 python 新手，并试图计算一个简单的线性回归。我的模型有一个因变量和一个自变量。我正在使用 sklearn 包中的 linear_model.LinearRegression() 。我得到了 0.16 的 R 平方值然后我使用 import statsmodels.api as sm mod = sm.OLS(Y_train,X_train) 得到了 0.61 的 R 平方值。下面是从大查询中获取数据的代码

****Code for linear regression**** 
    train_data_df = pd.read_gbq(query,project_id)
    train_data_df.head()

    X_train = train_data_df.revisit_next_day_rate[:, np.newaxis]
    Y_train = train_data_df.demand_1yr_per_new_member[:, np.newaxis]

#scikit-learn version to get prediction R2
    model_sci = linear_model.LinearRegression()
    model_sci.fit(X_train, Y_train)


    print model_sci.intercept_
    print ('Coefficients: \n', model_sci.coef_)
    print("Residual sum of squares %.2f"
         % np.mean((model_sci.predict(X_train) - Y_train ** 2)))
    print ('Variance score: %.2f' %model_sci.score(X_train, Y_train))
    Y_train_predict = model_sci.predict(X_train)
    print ('R Square', r2_score(Y_train,Y_train_predict) )


****for OLM****

    print Y_train[:3]
    print X_train[:3]
    mod = sm.OLS(Y_train,X_train)
    res = mod.fit()
    print res.summary()

我对此很陌生。试图了解我应该使用哪个线性回归包？

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1 回答 1

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发现了区别。这是拦截。OLS 默认不接受它。所以通过添加下面的代码，答案匹配。

X = sm.add_constant(X)
sm.OLS(y,X)
于 2017-01-06T18:25:55.137 回答