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我正在使用 statsmodel.api 运行线性回归，我想用 sklearn 做同样的事情。但是，我似乎找不到将我的模型应用于测试数据并获得 R 平方和其他东西的方法。

这是我使用 sklearn 得到的那种东西，但找不到使用 statsmodel 进行复制的方法：

# import library
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression

# Create sample
 X_R1, y_R1 = make_regression(n_samples = 100, n_features=1,n_informative=1, bias = 150.0, noise = 30, random_state=0)

# split train / test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_R1, y_R1,random_state = 1)

# Roda o modelo
linreg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

# Apresenta as informacoes desejadas
print('linear model coeff (w): {}'.format(linreg.coef_))
print('linear model intercept (b): {:.3f}'.format(linreg.intercept_))
print('R-squared score (training): {:.3f}'.format(linreg.score(X_train, y_train)))
print('R-squared score (test): {:.3f}'.format(linreg.score(X_test, y_test)))

输出：

在此处输入图像描述

现在这是使用 statsmodel：

from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats

X2 = sm.add_constant(X_train)
est = sm.OLS(y_train, X2)
est2 = est.fit()
print(est2.summary())

第二个脚本中的输出比较完整，所以想用一下。但我仍然需要将模型应用于测试数据。

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这简单。你只需要模型的predict方法OLS。

用这个：

from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats

X2 = sm.add_constant(X_train)
est = sm.OLS(y_train, X2).fit() # this is a OLS object

X_test = sm.add_constant(X_test) # add again the constant
y_test_predicted = est.predict(X_test) # use the predict method of the object

OLS 对象的所有可用方法都可以在这里找到：https ://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html#statsmodels.regression.linear_model.OLS

于 2019-11-15T20:11:39.507 回答