我正在尝试使用统计模型 OLS 方法拟合我的数据。在按照教程进行操作时，导入了所有必要的库；
from scipy import stats
import statsmodels.formula.api as sm
import numpy
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
然后从 X_train 数据中定义所有变量名；
variable_names = [
'Block',
'Acreage',
'dist_Kyanuuna_TC',
'dist_Busunju_TC',
'dist_Namungo_TC',
'dist_Kitalya_TC',
'dist_Kabindula_TC',
'dist_Namayumba_HC',
'dist_BlueStarJr_Sch',
'dist_Kyanuuna_HS',
'dist_Busunju_Col',
'Central_P',
'years',
'Use_Agric_Farm',
'Use_Res',
'Use_Res_Agric']
然后将邻域变量包含到公式中，为其创建和拟合二进制虚拟变量而无需截距。
f = 'Value ~ ' + ' + '.join(variable_names) + ' + neighborhood - 1'
最后拟合数据如下；
model2 = sm.OLS(f, data=X_train).fit()
print(m3.summary2())
然而，这提高了;
ValueError: unrecognized data structures: <class 'str'> / <class 'NoneType'>
但我没有弄清楚可能是什么问题。任何有关如何解决此问题的线索将不胜感激。谢谢你。