Python 回歸 結果延伸文章資訊，搜尋引擎最佳文章推薦
1. python 多元線性回歸刪除outlier 怎麼做
結果長這樣，然後我就會去選最大標準殘差的data，回到表格去刪除他，然後再從第一步again again and again... https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/. 因為我比較 ...2python多元線性回歸刪除outlier怎麼做python資料分析spsspython3回歸分析sunnyyeh2020-03-2701:27:04‧2237瀏覽最近在做多元線性回歸分析，原先使用的是SPSS來做，但因為上頭指示刪除outlier的方式是「每跑完一次迴歸分析，刪除一個標準差最大的data，再做一次回歸分析，然後在刪除下一個標準差最大的data」，但這樣永遠都做不完阿...，拜託大家，我真的需要各位高手的幫助阿。
SPSS的作法是這樣做點選回歸分析加入因變數、自變數設定三個標準差的output出來結果長這樣，然後我就會去選最大標準殘差的data，回到表格去刪除他，然後再從第一步againagainandagain...因為我比較熟悉python，所以上網找python的相關辦法，但他都有另外設定訓練的方式，來計算回歸，這樣數值貌似會不一樣吧@@但最重要的是我需要一個一個的標準差，才可以慢慢刪除outlier，但我找到的好像都是直接輸出MSE...，希望各位高手可以幫幫我。
我有查到類似的網站https://www.itread01.com/content/1550422451.html如果data大概長這樣，「因變數」為成績，「自變數」為家庭人數、兄弟姊妹人數、歲數。
人名生日年分家庭人數兄弟姊妹人數歲數成績大華1999312156小白2000832013小明2002841891阿鼻2017105234琪琪19491812713我打的程式碼只讀了excel..，因為後續開始設x跟y就不太知道自變數跟因變數要設在哪裡，去讀了別人的說明，也不太知道形變量跟標籤值有等於這些嗎，萬分懇求各位幫幫我ˊˋimportpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_excel("data.header=[0,1])拜託大家了!!真的非常感謝!感動得痛哭流涕阿QAQQ拜託拜託大家了回答1討論邀請回答追蹤檢舉×邀請回答輸入邀請回答者的帳號或暱稱Loading找不到結果。
已達邀請上限邀請回答{{result.user.nickname}}{{result.user.account}}已邀請的邦友{{invite_list.length}}/5取消邀請{{invite.nickname}}{{invite.account}}關閉登入發表討論1個回答2twyesiT邦新手4級‧2020-03-2710:01:17最佳解答我做過DataMining說一下看法(但我之前做的都是不用寫Code,只寫SQL,DMX)DMX:微軟的資料採礦延伸模組基本上你說你對Python熟,基本上對Python熟應該就可以解決所有問題了基本上作法就是,找一個Python的多元回歸套件(如果對回歸熟,甚至於可以自己寫回歸,因為那只是一些公式)套件中一定可以定義哪些是自變數X1,X2.....Xn,哪些是因變數y所謂的訓練模式就是因為跑回歸最重要的是甚麼?(1)建模,導出回歸公式(2)預測:預測才是最後的目地所以通常必須把一些樣本拿出一定百分比當訓練樣本,例如80%然後用其他的20%當驗證(有時候樣本還會分成3分,訓練,測試,驗證)所以當選完一定百分比的樣本當訓練樣本後跑完python回歸套件後理論上各套件應該會有一個函數,可以直接看每一個樣本的標準殘差你可以把這些樣本的標準殘差透過套件函數叫出來然後看哪一個樣本要刪除我是建議標準殘差超過3個標準差就將離群值刪掉跟你們主管講,不要刪除最大的,應該刪除超過3個標準差的你對python熟,應該有辦法將套件樣本中超過3個標準差的樣本刪掉然後寫一個迴圈,只要有樣本標準殘差超過3個標準差就將那些樣本刪掉然後再跑一次回歸,直到所有樣本標準殘差都在3個標準差內這樣就可以跑出回歸公式然後其實只跑回歸沒有意義,基本上重點就是要預測如果目的是預測就可以針對其他新增的樣本預測這才是回歸的目地當然,也有可能只是跑回歸,不預測,如果是這樣,你就將所有樣本都當訓練資料其實你們主管漏掉了一點,把離群值排掉沒問題但是X1,X2......xn這些自變數每一個都適合當自變數嗎?不一定,不適合的自變數也會影響到回歸如果選一個不適合的自變數去跑回歸模型,以後的預測也會離實際有差距因此自變數間最好要有檢定,看適不適合或者要看之
SPSS的作法是這樣做點選回歸分析加入因變數、自變數設定三個標準差的output出來結果長這樣，然後我就會去選最大標準殘差的data，回到表格去刪除他，然後再從第一步againagainandagain...因為我比較熟悉python，所以上網找python的相關辦法，但他都有另外設定訓練的方式，來計算回歸，這樣數值貌似會不一樣吧@@但最重要的是我需要一個一個的標準差，才可以慢慢刪除outlier，但我找到的好像都是直接輸出MSE...，希望各位高手可以幫幫我。
我有查到類似的網站https://www.itread01.com/content/1550422451.html如果data大概長這樣，「因變數」為成績，「自變數」為家庭人數、兄弟姊妹人數、歲數。
人名生日年分家庭人數兄弟姊妹人數歲數成績大華1999312156小白2000832013小明2002841891阿鼻2017105234琪琪19491812713我打的程式碼只讀了excel..，因為後續開始設x跟y就不太知道自變數跟因變數要設在哪裡，去讀了別人的說明，也不太知道形變量跟標籤值有等於這些嗎，萬分懇求各位幫幫我ˊˋimportpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_excel("data.header=[0,1])拜託大家了!!真的非常感謝!感動得痛哭流涕阿QAQQ拜託拜託大家了回答1討論邀請回答追蹤檢舉×邀請回答輸入邀請回答者的帳號或暱稱Loading找不到結果。
已達邀請上限邀請回答{{result.user.nickname}}{{result.user.account}}已邀請的邦友{{invite_list.length}}/5取消邀請{{invite.nickname}}{{invite.account}}關閉登入發表討論1個回答2twyesiT邦新手4級‧2020-03-2710:01:17最佳解答我做過DataMining說一下看法(但我之前做的都是不用寫Code,只寫SQL,DMX)DMX:微軟的資料採礦延伸模組基本上你說你對Python熟,基本上對Python熟應該就可以解決所有問題了基本上作法就是,找一個Python的多元回歸套件(如果對回歸熟,甚至於可以自己寫回歸,因為那只是一些公式)套件中一定可以定義哪些是自變數X1,X2.....Xn,哪些是因變數y所謂的訓練模式就是因為跑回歸最重要的是甚麼?(1)建模,導出回歸公式(2)預測:預測才是最後的目地所以通常必須把一些樣本拿出一定百分比當訓練樣本,例如80%然後用其他的20%當驗證(有時候樣本還會分成3分,訓練,測試,驗證)所以當選完一定百分比的樣本當訓練樣本後跑完python回歸套件後理論上各套件應該會有一個函數,可以直接看每一個樣本的標準殘差你可以把這些樣本的標準殘差透過套件函數叫出來然後看哪一個樣本要刪除我是建議標準殘差超過3個標準差就將離群值刪掉跟你們主管講,不要刪除最大的,應該刪除超過3個標準差的你對python熟,應該有辦法將套件樣本中超過3個標準差的樣本刪掉然後寫一個迴圈,只要有樣本標準殘差超過3個標準差就將那些樣本刪掉然後再跑一次回歸,直到所有樣本標準殘差都在3個標準差內這樣就可以跑出回歸公式然後其實只跑回歸沒有意義,基本上重點就是要預測如果目的是預測就可以針對其他新增的樣本預測這才是回歸的目地當然,也有可能只是跑回歸,不預測,如果是這樣,你就將所有樣本都當訓練資料其實你們主管漏掉了一點,把離群值排掉沒問題但是X1,X2......xn這些自變數每一個都適合當自變數嗎?不一定,不適合的自變數也會影響到回歸如果選一個不適合的自變數去跑回歸模型,以後的預測也會離實際有差距因此自變數間最好要有檢定,看適不適合或者要看之
2. Python-迴歸分析
線性迴歸也被稱為最小二乘法回歸（Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) ... sklearn,statsmodels計算之結果是相同的.2017-06-18Python相關係數,線性迴歸,statsmodels,sklearn,itertools相關係數rets.corr()CtripLionCtrip1.0000000.059657Lion0.0596571.000000簡單線性迴歸(LinearRegression)123456789101112fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX1=X.iloc[0:len(X)].to_frame()#ConvertSeriestoDataFrameY1=Y.iloc[0:len(Y)].to_frame()regr=LinearRegression()regr.fit(X1,Y1)regr.coef_#係數regr.intercept_#截距regr.predict(X1)#依線性迴歸公式計算Y值%pylabinline#繪製散佈圖plt.scatter(X1,Y1,color="black")plt.xlabel('戶數',fontproperties='SimHei')plt.ylabel('人口數',fontproperties='SimHei')$$Y=\beta_0+\beta_1X$$錯誤訊息：執行regr.fit時，產生異常訊息Foundinputvariableswithinconsistentnumbersofsamples:[1,368]處理方式：錯誤原因是sklearn要求使用DataFrame，但原資料為Series，所以將資料重新reshape即可使用X.iloc[0:len(X)].to_frame()series是一維的數據類型，dataframe是一個二維的、表格型的數據結構。
多變量線性迴歸`線性迴歸也被稱為最小二乘法回歸（LinearRegression,alsocalledOrdinaryLeast-Squares(OLS)Regression）sklearn12345678910house=pd.read_csv('python_for_data_science-master/Data/house-prices.csv')house1=pd.concat([house,pd.get_dummies(house['Brick']),pd.get_dummies(house['Neighborhood'])],axis=1)delhouse1['Home'],house1['No'],house1['Brick'],house1['Neighborhood']X=house1[['SqFt','Bedrooms','Bathrooms','Offers','Yes','East','North','West']]Y=house1['Price'].valuesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionregr=LinearRegression()regr.fit(X,Y)house1['Price_Predict']=regr.predict(X).astype(int)house1.head()PriceSqFtBedroomsBathroomsOffersYesEastNorthWestPrice_Predict01143001790222010010318211142002030423010011612721148001740321010011304739470019803230100109230411980021303330100125063statsmodels參數估計：矩估計（MethodofMoment、MOM）最小平方法（OrdinaryLeastSquareEstimation,OLSE）最大似然估計（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）12345importstatsmodels.apiassmX2=sm.add_constant(X)#為模型增加常數項，即迴歸線在y軸上的截距est=sm.OLS(Y,X2)est2=est.fit()print(est2.summary())sklearn,statsmodels計算之結果是相同的regr.coef_array([52.99374081,4246.79389165,7883.27849293,-8267.48831831,17297.34952752
多變量線性迴歸`線性迴歸也被稱為最小二乘法回歸（LinearRegression,alsocalledOrdinaryLeast-Squares(OLS)Regression）sklearn12345678910house=pd.read_csv('python_for_data_science-master/Data/house-prices.csv')house1=pd.concat([house,pd.get_dummies(house['Brick']),pd.get_dummies(house['Neighborhood'])],axis=1)delhouse1['Home'],house1['No'],house1['Brick'],house1['Neighborhood']X=house1[['SqFt','Bedrooms','Bathrooms','Offers','Yes','East','North','West']]Y=house1['Price'].valuesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionregr=LinearRegression()regr.fit(X,Y)house1['Price_Predict']=regr.predict(X).astype(int)house1.head()PriceSqFtBedroomsBathroomsOffersYesEastNorthWestPrice_Predict01143001790222010010318211142002030423010011612721148001740321010011304739470019803230100109230411980021303330100125063statsmodels參數估計：矩估計（MethodofMoment、MOM）最小平方法（OrdinaryLeastSquareEstimation,OLSE）最大似然估計（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）12345importstatsmodels.apiassmX2=sm.add_constant(X)#為模型增加常數項，即迴歸線在y軸上的截距est=sm.OLS(Y,X2)est2=est.fit()print(est2.summary())sklearn,statsmodels計算之結果是相同的regr.coef_array([52.99374081,4246.79389165,7883.27849293,-8267.48831831,17297.34952752
3. python回归分析结果怎么看
Python数据分析学习笔记，今天分享下利用Python对业务进行数据预处理，并利用线性回归进行数据预测。
壹数据导入Python下载及环境配置这里就不赘述了哈，网上教程非常多 ...python回归分析结果怎么看_Python数据分析｜线性回归_weixin_39794130的博客-程序员宅基地_python线性回归结果怎么看技术标签： python回归分析结果怎么看 Python数据分析学习笔记，今天分享下利用Python对业务进行数据预处理，并利用线性回归进行数据预测。
壹数据导入Python下载及环境配置这里就不赘述了哈，网上教程非常多，我们直接一开始就进入干货，打它一个开门见山。
①导入Python常用数据分析库：常用的numpy、pandas、matplotlib先导入。
②将待处理的数据读取：read_excel进行Excel文件读取，用sheet_name指定导入的sheet。
③数据初视：用head函数将读取的数据表格展示前几行用于初步观察，可以看到初步的数据形式、字段。
贰数据预处理初步观察发现有一些列的数据是空的，它们对于数据分析没有意义，考虑去掉。
并且后续进行一定的数据预处理。
①去掉无效列：运用drop函数去掉无效的数据列，并再次调用head函数观察数据。
②看上图效果，数据已经规整一些了，接下来需要看看整体的数据表还有多大：调用shape并用print函数打印出来，可以看到数据表格是227行、12列的大小。
③接下来需要进行数据缺失值处理：调用info函数，查看各列的数据，可以看到各列的数据还是有不一致的情况，需要做进一步的处理。
④先以我们后续需要用来做线性回归的列“内容阅读量”为标准，将不含该值的数据行去除：调用dropna函数，并执行info函数看数据情况。
⑤上述处理后，数据已经规整了一些，但某些行的数值仍然是缺失的，此时不能再整行或整列的进行删除了，须对个别缺失值执行填充：发现“月留”和“当月高活人数”这两列仍有缺失值，采取均值填充的方法处理，主要用到fillna函数。
至此，数据预处理流程完成。
数据预处理非常关键，非常影响后续的数据分析流程。
叁线性回归数据预处理流程完成后，后续将进行线性回归，进行业务相关数据的拟合和预测。
①导入线性回归分析库：建立线性回归的自变量x和因变量y，这里我们以“内容阅读量”这一列数据作为x，以“业务DAU(人)”这一列作为y。
②建立线性回归方程，并计算出回归系数：调用linear_model库，计算回归系数为0.1683。
③绘制拟合图：调用matplotlib库里的scatter方法绘制y和x的散点图，并将线性回归拟合的直线也同步绘制上去。
④数据预测：调用linear_model库里的predict方法，可以预测出因变量后续的值。
便于大家后续对结果进行预估。
至此，利用Python进行线性回归的实例完成。
欢迎关注微信公众号Glen。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39794130/article/details/111739256原作者删帖 不实内容删帖 广告或垃圾文章投诉智能推荐数据检验（判断是否可以做线性回归）训练线性回归模型先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。
●单变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1●多变量线性回归：h(x)=theta0+...目录一、常用的评价指标1、SSE(误差平方和)...二、python中的sklearn.metrics（1）explained_variance_score(解释方差分)（2）Meanabsoluteerror（平均绝对误差）（3）Meansquarederror（...数据分析4.1质量评分分析4.1.1质量评分的频数统计4.1.2质量评分的描述性统计4.1.3绘制质量评分的直方图4.1.4T检验4.2化学成分间的相关性分析4.3建立线性回归模型4.3.1选取样本4.3.2自变量标准化4.3.3建立...CSDN下载：https://download.csdn.net/download/weixin_42859280/11254583百度云：链接：https://
壹数据导入Python下载及环境配置这里就不赘述了哈，网上教程非常多 ...python回归分析结果怎么看_Python数据分析｜线性回归_weixin_39794130的博客-程序员宅基地_python线性回归结果怎么看技术标签： python回归分析结果怎么看 Python数据分析学习笔记，今天分享下利用Python对业务进行数据预处理，并利用线性回归进行数据预测。
壹数据导入Python下载及环境配置这里就不赘述了哈，网上教程非常多，我们直接一开始就进入干货，打它一个开门见山。
①导入Python常用数据分析库：常用的numpy、pandas、matplotlib先导入。
②将待处理的数据读取：read_excel进行Excel文件读取，用sheet_name指定导入的sheet。
③数据初视：用head函数将读取的数据表格展示前几行用于初步观察，可以看到初步的数据形式、字段。
贰数据预处理初步观察发现有一些列的数据是空的，它们对于数据分析没有意义，考虑去掉。
并且后续进行一定的数据预处理。
①去掉无效列：运用drop函数去掉无效的数据列，并再次调用head函数观察数据。
②看上图效果，数据已经规整一些了，接下来需要看看整体的数据表还有多大：调用shape并用print函数打印出来，可以看到数据表格是227行、12列的大小。
③接下来需要进行数据缺失值处理：调用info函数，查看各列的数据，可以看到各列的数据还是有不一致的情况，需要做进一步的处理。
④先以我们后续需要用来做线性回归的列“内容阅读量”为标准，将不含该值的数据行去除：调用dropna函数，并执行info函数看数据情况。
⑤上述处理后，数据已经规整了一些，但某些行的数值仍然是缺失的，此时不能再整行或整列的进行删除了，须对个别缺失值执行填充：发现“月留”和“当月高活人数”这两列仍有缺失值，采取均值填充的方法处理，主要用到fillna函数。
至此，数据预处理流程完成。
数据预处理非常关键，非常影响后续的数据分析流程。
叁线性回归数据预处理流程完成后，后续将进行线性回归，进行业务相关数据的拟合和预测。
①导入线性回归分析库：建立线性回归的自变量x和因变量y，这里我们以“内容阅读量”这一列数据作为x，以“业务DAU(人)”这一列作为y。
②建立线性回归方程，并计算出回归系数：调用linear_model库，计算回归系数为0.1683。
③绘制拟合图：调用matplotlib库里的scatter方法绘制y和x的散点图，并将线性回归拟合的直线也同步绘制上去。
④数据预测：调用linear_model库里的predict方法，可以预测出因变量后续的值。
便于大家后续对结果进行预估。
至此，利用Python进行线性回归的实例完成。
欢迎关注微信公众号Glen。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39794130/article/details/111739256原作者删帖 不实内容删帖 广告或垃圾文章投诉智能推荐数据检验（判断是否可以做线性回归）训练线性回归模型先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。
●单变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1●多变量线性回归：h(x)=theta0+...目录一、常用的评价指标1、SSE(误差平方和)...二、python中的sklearn.metrics（1）explained_variance_score(解释方差分)（2）Meanabsoluteerror（平均绝对误差）（3）Meansquarederror（...数据分析4.1质量评分分析4.1.1质量评分的频数统计4.1.2质量评分的描述性统计4.1.3绘制质量评分的直方图4.1.4T检验4.2化学成分间的相关性分析4.3建立线性回归模型4.3.1选取样本4.3.2自变量标准化4.3.3建立...CSDN下载：https://download.csdn.net/download/weixin_42859280/11254583百度云：链接：https://
4. python資料分析：迴歸分析
ps：. 如果有多個自變數的話R2代表的這兩個自變數共同影響的結果。
假如線上性迴歸中 ...python資料分析：迴歸分析首頁HTMLCSSJavaScriptjQueryPython3Python2JavaCC++GoSQL首頁HTMLSearchpython資料分析：迴歸分析2018-11-29254何為迴歸分析：迴歸分析（regressionanalysis）指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
迴歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元迴歸和多元迴歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單迴歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
在大資料分析中，迴歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關係。
這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。
例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關係，最好的研究方法就是迴歸。
迴歸分析的主要應用場景是進行預測和控制，例如計劃制定、KPI制定、目標制定等方面；也可以基於預測的資料與實際資料進行比對和分析，確定事件發展程度並給未來行動提供方向性指導。
常用的迴歸演算法包括線性迴歸、二項式迴歸、對數迴歸、指數迴歸、核SVM、嶺迴歸、Lasso等。
迴歸分析相關係數迴歸方程一般為y=ax+b的形式，其中a為變數x的迴歸係數，相關係數為R，判定係數為即R2迴歸係數：其絕對值大小能說明自變數與因變數之間的變化比例判定係數：自變數對因變數的方差解釋，為迴歸平方和與總離差平方和之比值相關係數：也稱解釋係數，衡量變數間的相關程度，其本質是線性相關性的判斷ps：如果有多個自變數的話R2代表的這兩個自變數共同影響的結果。
假如線上性迴歸中只有一個自變數，那麼判定係數等於相關係數的平方。
迴歸係數和相關係數大於0，正相關；小於0，負相關。
使用迴歸模型應該注意自變數的變化，如果新增了自變數，或者訓練模型時遺漏了重要變數，這樣會導致模型引數有偏差，預測不準確；如果自變數的範圍超出了之前訓練時的範圍，那麼原來的模型也不適用。
判定係數經常作為擬合好壞的主要參照指標，當一個新的指標加入模型後發現模型不變，此時無法根據判定係數來反推該指標的重要性程度，例如該指標無效（或有效）。
迴歸分析演算法選擇：最普通的，最基礎的，基於為最小二乘法的普通線性迴歸最合適；適合規律明顯，資料結構簡單的資料。
如果資料變數少可以通過散點圖發現自變數和因變數之間規律，然後確定使用何種迴歸方法自變數之間存在較強的共線性，使用對多重共線性處理的演算法，如嶺迴歸演算法。
如果資料集噪音較多，使用主成分迴歸高緯度變數下，使用正則化迴歸方法效果較好，例如Lasso,Ridge和ElasticNet,或者使用逐步迴歸從中挑選出影響顯著的自變數來建立迴歸模型。
同時驗證多個演算法，並想從中選擇一個來做做好的你和，使用交叉驗證做多個模型效果對比，並通過R-square、AdjustedR-square、AIC、BIC以及各種殘差、誤差項指標做綜合評估。
注重模型的解釋性，線性迴歸、指數迴歸、對數迴歸、二項或多項式迴歸要優於核迴歸、支援向量迴歸機等整合方法，可以使用整合演算法對確認的演算法做組合使用。
python程式碼實現importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportBayesianRidge,LinearRegression,ElasticNetfromsklearn.svmimportSVRfromsklearn.ensemble.gradient_boostingimportGradientBoostingRegressor#整合演算法fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score#交叉驗證fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,r2_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinline#資料匯入df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/
假如線上性迴歸中 ...python資料分析：迴歸分析首頁HTMLCSSJavaScriptjQueryPython3Python2JavaCC++GoSQL首頁HTMLSearchpython資料分析：迴歸分析2018-11-29254何為迴歸分析：迴歸分析（regressionanalysis）指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。
迴歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元迴歸和多元迴歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單迴歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。
在大資料分析中，迴歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關係。
這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。
例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關係，最好的研究方法就是迴歸。
迴歸分析的主要應用場景是進行預測和控制，例如計劃制定、KPI制定、目標制定等方面；也可以基於預測的資料與實際資料進行比對和分析，確定事件發展程度並給未來行動提供方向性指導。
常用的迴歸演算法包括線性迴歸、二項式迴歸、對數迴歸、指數迴歸、核SVM、嶺迴歸、Lasso等。
迴歸分析相關係數迴歸方程一般為y=ax+b的形式，其中a為變數x的迴歸係數，相關係數為R，判定係數為即R2迴歸係數：其絕對值大小能說明自變數與因變數之間的變化比例判定係數：自變數對因變數的方差解釋，為迴歸平方和與總離差平方和之比值相關係數：也稱解釋係數，衡量變數間的相關程度，其本質是線性相關性的判斷ps：如果有多個自變數的話R2代表的這兩個自變數共同影響的結果。
假如線上性迴歸中只有一個自變數，那麼判定係數等於相關係數的平方。
迴歸係數和相關係數大於0，正相關；小於0，負相關。
使用迴歸模型應該注意自變數的變化，如果新增了自變數，或者訓練模型時遺漏了重要變數，這樣會導致模型引數有偏差，預測不準確；如果自變數的範圍超出了之前訓練時的範圍，那麼原來的模型也不適用。
判定係數經常作為擬合好壞的主要參照指標，當一個新的指標加入模型後發現模型不變，此時無法根據判定係數來反推該指標的重要性程度，例如該指標無效（或有效）。
迴歸分析演算法選擇：最普通的，最基礎的，基於為最小二乘法的普通線性迴歸最合適；適合規律明顯，資料結構簡單的資料。
如果資料變數少可以通過散點圖發現自變數和因變數之間規律，然後確定使用何種迴歸方法自變數之間存在較強的共線性，使用對多重共線性處理的演算法，如嶺迴歸演算法。
如果資料集噪音較多，使用主成分迴歸高緯度變數下，使用正則化迴歸方法效果較好，例如Lasso,Ridge和ElasticNet,或者使用逐步迴歸從中挑選出影響顯著的自變數來建立迴歸模型。
同時驗證多個演算法，並想從中選擇一個來做做好的你和，使用交叉驗證做多個模型效果對比，並通過R-square、AdjustedR-square、AIC、BIC以及各種殘差、誤差項指標做綜合評估。
注重模型的解釋性，線性迴歸、指數迴歸、對數迴歸、二項或多項式迴歸要優於核迴歸、支援向量迴歸機等整合方法，可以使用整合演算法對確認的演算法做組合使用。
python程式碼實現importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportBayesianRidge,LinearRegression,ElasticNetfromsklearn.svmimportSVRfromsklearn.ensemble.gradient_boostingimportGradientBoostingRegressor#整合演算法fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score#交叉驗證fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,r2_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinline#資料匯入df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/
5. Python學習筆記-StatsModels 統計迴歸（1）線性迴歸
OLS() 建立普通最小二乘模型，最後用model.fit() 就能實現線性迴歸模型的擬合，並返回擬合與統計分析的結果摘要。
X = sm.add_constant(x1) # 向x1 ...TogglenavigationIT人IT人Python學習筆記-StatsModels統計迴歸（1）線性迴歸youcans發表於2021-05-06Python統計1、背景知識1.1插值、擬合、迴歸和預測 插值、擬合、迴歸和預測，都是數學建模中經常提到的概念，而且經常會被混為一談。
插值，是在離散資料的基礎上補插連續函式，使得這條連續曲線通過全部給定的離散資料點。
插值是離散函式逼近的重要方法，利用它可通過函式在有限個點處的取值狀況，估算出函式在其他點處的近似值。
擬合，是用一個連續函式（曲線）靠近給定的離散資料，使其與給定的資料相吻合。
因此，插值和擬合都是根據已知資料點求變化規律和特徵相似的近似曲線的過程，但是插值要求近似曲線完全經過給定的資料點，而擬合只要求近似曲線在整體上儘可能接近資料點，並反映資料的變化規律和發展趨勢。
插值可以看作是一種特殊的擬合，是要求誤差函式為0的擬合。
由於資料點通常都帶有誤差，誤差為0往往意味著過擬合，過擬合模型對於訓練集以外的資料的泛化能力是較差的。
因此在實踐中，插值多用於影像處理，擬合多用於實驗資料處理。
迴歸，是研究一組隨機變數與另一組隨機變數之間關係的統計分析方法，包括建立數學模型並估計模型引數，並檢驗數學模型的可信度，也包括利用建立的模型和估計的模型引數進行預測或控制。
預測是非常廣泛的概念，在數模中是指對獲得的資料、資訊進行定量研究，據此建立與預測目的相適應的數學模型，然後對未來的發展變化進行定量地預測。
通常認為，插值和擬合都是預測類的方法。
迴歸是一種資料分析方法，擬合是一種具體的資料處理方法。
擬合側重於曲線引數尋優，使曲線與資料相符；而回歸側重於研究兩個或多個變數之間的關係。
1.2線性迴歸 迴歸分析（Regressionanalysis)是一種統計分析方法，研究是自變數和因變數之間的定量關係，經常用於預測分析、時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。
按照變數之間的關係型別，迴歸分析可以分為線性迴歸和非線性迴歸。
線性迴歸（Linearregression）假設給定資料集中的目標（y）與特徵（X）存線上性關係，即滿足一個多元一次方程。
迴歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，稱為一元線性迴歸；如果包括兩個或多個的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性迴歸。
根據樣本資料，採用最小二乘法可以得到線性迴歸模型引數的估計量，並使根據估計引數計算的模型資料與給定的樣本資料之間誤差的平方和為最小。
進一步地，還需要分析對於樣本資料究竟能不能採用線性迴歸方法，或者說線性相關的假設是否合理、線性模型是否具有良好的穩定性？這就需要使用統計分析進行顯著性檢驗，檢驗因變數與自變數之間的線性關係是否顯著，用線性模型來描述它們之間的關係是否恰當。
2、Statsmodels進行線性迴歸 本節結合Statsmodels統計分析包的使用介紹線性擬合和迴歸分析。
線性模型可以表達為如下公式：2.1匯入工具包importstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_std2.2匯入樣本資料 樣本資料通常儲存在資料檔案中，因此要讀取資料檔案獲得樣本資料。
為便於閱讀和測試程式，本文使用隨機數生成樣本資料。
讀取資料檔案匯入資料的方法，將在後文介紹。
#生成樣本資料:nSample=100x1=np.linspace(0,10,nSample)#起點為0，終點為10，均分為nSample個點e=np.random.normal(size=len(x1))#正態分佈隨機數yTrue=2.36+1.58*x1#y=b0+b1*x1yTest=yTrue+e#產生模型資料 本案例是一元線性迴歸問題，(yTest，x)是匯入的樣本資料，我們需要通過線性迴歸獲得因變數y與自變數x之間的定量關係。
yTrue是理想模型的數值，yTest模擬實驗檢測的資料，在理想模型上加入了正態分
X = sm.add_constant(x1) # 向x1 ...TogglenavigationIT人IT人Python學習筆記-StatsModels統計迴歸（1）線性迴歸youcans發表於2021-05-06Python統計1、背景知識1.1插值、擬合、迴歸和預測 插值、擬合、迴歸和預測，都是數學建模中經常提到的概念，而且經常會被混為一談。
插值，是在離散資料的基礎上補插連續函式，使得這條連續曲線通過全部給定的離散資料點。
插值是離散函式逼近的重要方法，利用它可通過函式在有限個點處的取值狀況，估算出函式在其他點處的近似值。
擬合，是用一個連續函式（曲線）靠近給定的離散資料，使其與給定的資料相吻合。
因此，插值和擬合都是根據已知資料點求變化規律和特徵相似的近似曲線的過程，但是插值要求近似曲線完全經過給定的資料點，而擬合只要求近似曲線在整體上儘可能接近資料點，並反映資料的變化規律和發展趨勢。
插值可以看作是一種特殊的擬合，是要求誤差函式為0的擬合。
由於資料點通常都帶有誤差，誤差為0往往意味著過擬合，過擬合模型對於訓練集以外的資料的泛化能力是較差的。
因此在實踐中，插值多用於影像處理，擬合多用於實驗資料處理。
迴歸，是研究一組隨機變數與另一組隨機變數之間關係的統計分析方法，包括建立數學模型並估計模型引數，並檢驗數學模型的可信度，也包括利用建立的模型和估計的模型引數進行預測或控制。
預測是非常廣泛的概念，在數模中是指對獲得的資料、資訊進行定量研究，據此建立與預測目的相適應的數學模型，然後對未來的發展變化進行定量地預測。
通常認為，插值和擬合都是預測類的方法。
迴歸是一種資料分析方法，擬合是一種具體的資料處理方法。
擬合側重於曲線引數尋優，使曲線與資料相符；而回歸側重於研究兩個或多個變數之間的關係。
1.2線性迴歸 迴歸分析（Regressionanalysis)是一種統計分析方法，研究是自變數和因變數之間的定量關係，經常用於預測分析、時間序列模型以及發現變數之間的因果關係。
按照變數之間的關係型別，迴歸分析可以分為線性迴歸和非線性迴歸。
線性迴歸（Linearregression）假設給定資料集中的目標（y）與特徵（X）存線上性關係，即滿足一個多元一次方程。
迴歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，稱為一元線性迴歸；如果包括兩個或多個的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性迴歸。
根據樣本資料，採用最小二乘法可以得到線性迴歸模型引數的估計量，並使根據估計引數計算的模型資料與給定的樣本資料之間誤差的平方和為最小。
進一步地，還需要分析對於樣本資料究竟能不能採用線性迴歸方法，或者說線性相關的假設是否合理、線性模型是否具有良好的穩定性？這就需要使用統計分析進行顯著性檢驗，檢驗因變數與自變數之間的線性關係是否顯著，用線性模型來描述它們之間的關係是否恰當。
2、Statsmodels進行線性迴歸 本節結合Statsmodels統計分析包的使用介紹線性擬合和迴歸分析。
線性模型可以表達為如下公式：2.1匯入工具包importstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_std2.2匯入樣本資料 樣本資料通常儲存在資料檔案中，因此要讀取資料檔案獲得樣本資料。
為便於閱讀和測試程式，本文使用隨機數生成樣本資料。
讀取資料檔案匯入資料的方法，將在後文介紹。
#生成樣本資料:nSample=100x1=np.linspace(0,10,nSample)#起點為0，終點為10，均分為nSample個點e=np.random.normal(size=len(x1))#正態分佈隨機數yTrue=2.36+1.58*x1#y=b0+b1*x1yTest=yTrue+e#產生模型資料 本案例是一元線性迴歸問題，(yTest，x)是匯入的樣本資料，我們需要通過線性迴歸獲得因變數y與自變數x之間的定量關係。
yTrue是理想模型的數值，yTest模擬實驗檢測的資料，在理想模型上加入了正態分
6. python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R ...
提取statsmodel里模型结果的各个元素以OLS回归结果为例相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/search.html?q=OLSResults ...pythonstatsmodel回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方、、、、）chongminglun2020-02-0923:56:4517203收藏115分类专栏：数据分析文章标签：python协方差机器学习统计学版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/chongminglun/article/details/104242342版权数据分析专栏收录该内容13篇文章0订阅订阅专栏提取statsmodel里模型结果的各个元素以OLS回归结果为例相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/search.html?q=OLSResults部分较常用的结果数值提取具体操作示例如下importstatsmodels.apiassm#模型训练model=sm.OLS(y,x).fit()#查看模型结果print(model.summary())提取元素-回归系数类#提取回归系数model.params#提取回归系数标准差model.bse#提取回归系数p值model.pvalues#提取回归系数t值model.tvalues#提取回归系数置信区间默认5%，括号中可填具体数字比如0.05,0.1model.conf_int()#提取模型预测值model.fittedvalues#提取残差model.resid#模型自由度（系数自由度）model.df_model#残差自由度（样本自由度）model.df_resid#模型样本数量model.nobs模型评价类#提取R方model.rsquared#提取调整R方model.rsquared_adj#提取AICmodel.aic#提取BICmodel.bic#提取F-statisticmodel.fvalue#提取F-statistic的pvaluemodel.f_pvalue#模型msemodel.mse_model#残差msemodel.mse_resid#总体msemodel.mse_total下面是不太常用的计量经济学方面的系数#协方差矩阵比例因子model.scale#White异方差稳健标准误model.HC0_se#MacKinnon和White（1985）的异方差稳健标准误model.HC1_se#White异方差矩阵model.cov_HC0#MacKinnon和White（1985）的异方差矩阵model.cov_HC1chongminglun关注关注28点赞3评论115收藏一键三连扫一扫，分享海报专栏目录statsmodels中的summary解读（使用OLS）zm147451753的博客10-172万+1.OLS说明最小二乘法。
给定序列X(x1,x2...xn),y,估计一个向量A(a0,a1.a2....)令y'=a0+a1*x1+a2*x2+...+an*xn,使得(y'-y)^2最小，计算A。
2.代码如下来源《python机器学习实践指南》importpatsyimportstatsmodels.apiassmf='Rent~Zip+Beds'y...statsmodel提取输出的回归结果qq_37890276的博客06-203480直接看return部分，举例model=statsmodel.WLS(Y,X)model=model.fit()#打印所有的结果print(model.summary)#打印你想提取的结果，比如p值print(model.pvalues)classRegressionResults(base.LikelihoodModelResults):r"""...插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐pythonstatsmodel回归结果提取沈小言的博客03-25520https://www.statsmodels.org/stable/search.html部分较常用的结果数值提取具体操作示例如下importstatsmodels.apiassm#模型训练model=sm.OLS(y,x).fit()#查看模型结果print(model.summary())提取元素-回归系数类#提取回归系数model.
本文链接：https://blog.csdn.net/chongminglun/article/details/104242342版权数据分析专栏收录该内容13篇文章0订阅订阅专栏提取statsmodel里模型结果的各个元素以OLS回归结果为例相关函数官网链接：https://www.statsmodels.org/stable/search.html?q=OLSResults部分较常用的结果数值提取具体操作示例如下importstatsmodels.apiassm#模型训练model=sm.OLS(y,x).fit()#查看模型结果print(model.summary())提取元素-回归系数类#提取回归系数model.params#提取回归系数标准差model.bse#提取回归系数p值model.pvalues#提取回归系数t值model.tvalues#提取回归系数置信区间默认5%，括号中可填具体数字比如0.05,0.1model.conf_int()#提取模型预测值model.fittedvalues#提取残差model.resid#模型自由度（系数自由度）model.df_model#残差自由度（样本自由度）model.df_resid#模型样本数量model.nobs模型评价类#提取R方model.rsquared#提取调整R方model.rsquared_adj#提取AICmodel.aic#提取BICmodel.bic#提取F-statisticmodel.fvalue#提取F-statistic的pvaluemodel.f_pvalue#模型msemodel.mse_model#残差msemodel.mse_resid#总体msemodel.mse_total下面是不太常用的计量经济学方面的系数#协方差矩阵比例因子model.scale#White异方差稳健标准误model.HC0_se#MacKinnon和White（1985）的异方差稳健标准误model.HC1_se#White异方差矩阵model.cov_HC0#MacKinnon和White（1985）的异方差矩阵model.cov_HC1chongminglun关注关注28点赞3评论115收藏一键三连扫一扫，分享海报专栏目录statsmodels中的summary解读（使用OLS）zm147451753的博客10-172万+1.OLS说明最小二乘法。
给定序列X(x1,x2...xn),y,估计一个向量A(a0,a1.a2....)令y'=a0+a1*x1+a2*x2+...+an*xn,使得(y'-y)^2最小，计算A。
2.代码如下来源《python机器学习实践指南》importpatsyimportstatsmodels.apiassmf='Rent~Zip+Beds'y...statsmodel提取输出的回归结果qq_37890276的博客06-203480直接看return部分，举例model=statsmodel.WLS(Y,X)model=model.fit()#打印所有的结果print(model.summary)#打印你想提取的结果，比如p值print(model.pvalues)classRegressionResults(base.LikelihoodModelResults):r"""...插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐pythonstatsmodel回归结果提取沈小言的博客03-25520https://www.statsmodels.org/stable/search.html部分较常用的结果数值提取具体操作示例如下importstatsmodels.apiassm#模型训练model=sm.OLS(y,x).fit()#查看模型结果print(model.summary())提取元素-回归系数类#提取回归系数model.
7. 利用python输出规范的回归结果
利用python输出规范的回归结果。
比如系数可以选择输出标准误se、t值还是p值，可以导出为excel或者csv文件，甚至支持linearmodels库所提供的面板回归 ...腾讯云备案控制台云+社区专栏视频精选问答沙龙云+竞赛团队主页开发者手册智能钛AITVP搜索搜索关闭创作写文章发视频提问登录注册展开腾讯云·社区登录首页专栏视频精选问答沙龙云+竞赛团队主页开发者手册智能钛AITVP返回腾讯云官网利用python输出规范的回归结果文章来源：企鹅号-人文社科新方法相比Python，Stata是在实证研究中运用更为广泛的一款计量工具，它可以通过第三方命令方便快捷地输出模型回归结果，且基本可以达到出版要求，这极大减少了手工整理的工作。
如esttab命令：虽然stata在模型结果输出上功能强大，但其在面临较为复杂的数据处理时往往显得心有余而力不足。
相较而言，python在数据处理上功能十分强大。
举个我遇到的例子，之前有个同学手里有这样一份数据，大概结构是：每一列代表一个家庭，每一行是一个家庭成员，该同学想要统计出每个家庭兄弟姐妹各有多少个，然后写了一连串stata循环命令来问我，无奈我也才疏学浅，并没有给出有效的解决办法。
但是，对熟悉python的朋友而言，这只需要一个轻松又愉快的命令就可以解决（pd.value_counts()）。
在实际应用中，将这两种工具相结合无疑会相得益彰。
但是，不足之处就是需要在两种工具、两种语言中来回切换。
大多时候能够熟练掌握一种工具就很优秀了。
有句话叫“数据处理，首选python”，对研究工作来说，问题的关键就在于python是否能够像stata一样便捷输出回归结果。
遗憾的是，python专门用于统计模型处理的库statsmodels的官方示例中只给出了两种方法，即summary()和summary2()。
（如图）输出结果远不能满足论文格式要求，且并没有提供导出为外部文件的功能。
既然官方没有给出相应的方法，那就只有充分发挥"自己动手丰衣足食"的精神了。
我足足花了好几天时间研究summary和summary2的源代码，幸运的是在summary2的源代码里寻到了一些“惊喜”，具体来说就是是发现了两个目前存在并没有被使用的函数_col_params()和summary_col()。
根据函数说明可以知道第一个函数用途是将回归系数和标准误堆叠放置，第二个函数应该就是将多个回归结果并列放置。
将具体的回归结果传入后可一目了然：如图，这不正是我们想要的吗！如此看来这个功能正在开发者们的努力中。
对此我进行了大量测试和检验，发现_col_params()函数只支持系数下显示标准误（Std.Err.)，summary_col()函数默认不输出“*”号，且传入回归结果后存在除数为的异常（如图’divisionbyzero’，本文省略了详细异常信息）。
最后，根据summary2的源代码，我做了很多修改，而且添加了一些新的功能。
比如系数可以选择输出标准误se、t值还是p值，可以导出为excel或者csv文件，甚至支持linearmodels库所提供的面板回归结果的输出等等。
最终实现了利用python输出和stata类似的回归结果。
上述只是一个过程性说明，接下来举例说明才是本文的重点。
怎么用才是至关重要的。
首先，导入函数。
（在此之前需要下载修改后的文件作为一个模块放在python安装目录中的Lib\site-packages文件夹下，这样就可以直接导入了。
我将其放在了百度云盘https://pan.baidu.com/s/1gTNOyXDjDbjardTozvUVWg）我们只需要导入该函数即可，该函数是我完成所有修改之后的核心，提供了如下参数选择：然后，用几个官方示例进行演示。
这里以普通最小二乘回归（ols）、逻辑回归（logit）、混合面板回归（pooled)以及固定效应回归（fe)为例：这样我们分别得到了四个模型的回归结果，下面利用summary_col()函数将结果进行输出，默认情形下传入回归结果即可：将显示出如下结果：我们也可以自定义变量顺序、标题、添加统计量信息、设置小数位数以及显示标准误'se'等：结果将按照我们的设置显示为：最后，我们也可以选择输出为excel或者csv文件，以excel为例，将结果输出到桌面，并命名为"sum
比如系数可以选择输出标准误se、t值还是p值，可以导出为excel或者csv文件，甚至支持linearmodels库所提供的面板回归 ...腾讯云备案控制台云+社区专栏视频精选问答沙龙云+竞赛团队主页开发者手册智能钛AITVP搜索搜索关闭创作写文章发视频提问登录注册展开腾讯云·社区登录首页专栏视频精选问答沙龙云+竞赛团队主页开发者手册智能钛AITVP返回腾讯云官网利用python输出规范的回归结果文章来源：企鹅号-人文社科新方法相比Python，Stata是在实证研究中运用更为广泛的一款计量工具，它可以通过第三方命令方便快捷地输出模型回归结果，且基本可以达到出版要求，这极大减少了手工整理的工作。
如esttab命令：虽然stata在模型结果输出上功能强大，但其在面临较为复杂的数据处理时往往显得心有余而力不足。
相较而言，python在数据处理上功能十分强大。
举个我遇到的例子，之前有个同学手里有这样一份数据，大概结构是：每一列代表一个家庭，每一行是一个家庭成员，该同学想要统计出每个家庭兄弟姐妹各有多少个，然后写了一连串stata循环命令来问我，无奈我也才疏学浅，并没有给出有效的解决办法。
但是，对熟悉python的朋友而言，这只需要一个轻松又愉快的命令就可以解决（pd.value_counts()）。
在实际应用中，将这两种工具相结合无疑会相得益彰。
但是，不足之处就是需要在两种工具、两种语言中来回切换。
大多时候能够熟练掌握一种工具就很优秀了。
有句话叫“数据处理，首选python”，对研究工作来说，问题的关键就在于python是否能够像stata一样便捷输出回归结果。
遗憾的是，python专门用于统计模型处理的库statsmodels的官方示例中只给出了两种方法，即summary()和summary2()。
（如图）输出结果远不能满足论文格式要求，且并没有提供导出为外部文件的功能。
既然官方没有给出相应的方法，那就只有充分发挥"自己动手丰衣足食"的精神了。
我足足花了好几天时间研究summary和summary2的源代码，幸运的是在summary2的源代码里寻到了一些“惊喜”，具体来说就是是发现了两个目前存在并没有被使用的函数_col_params()和summary_col()。
根据函数说明可以知道第一个函数用途是将回归系数和标准误堆叠放置，第二个函数应该就是将多个回归结果并列放置。
将具体的回归结果传入后可一目了然：如图，这不正是我们想要的吗！如此看来这个功能正在开发者们的努力中。
对此我进行了大量测试和检验，发现_col_params()函数只支持系数下显示标准误（Std.Err.)，summary_col()函数默认不输出“*”号，且传入回归结果后存在除数为的异常（如图’divisionbyzero’，本文省略了详细异常信息）。
最后，根据summary2的源代码，我做了很多修改，而且添加了一些新的功能。
比如系数可以选择输出标准误se、t值还是p值，可以导出为excel或者csv文件，甚至支持linearmodels库所提供的面板回归结果的输出等等。
最终实现了利用python输出和stata类似的回归结果。
上述只是一个过程性说明，接下来举例说明才是本文的重点。
怎么用才是至关重要的。
首先，导入函数。
（在此之前需要下载修改后的文件作为一个模块放在python安装目录中的Lib\site-packages文件夹下，这样就可以直接导入了。
我将其放在了百度云盘https://pan.baidu.com/s/1gTNOyXDjDbjardTozvUVWg）我们只需要导入该函数即可，该函数是我完成所有修改之后的核心，提供了如下参数选择：然后，用几个官方示例进行演示。
这里以普通最小二乘回归（ols）、逻辑回归（logit）、混合面板回归（pooled)以及固定效应回归（fe)为例：这样我们分别得到了四个模型的回归结果，下面利用summary_col()函数将结果进行输出，默认情形下传入回归结果即可：将显示出如下结果：我们也可以自定义变量顺序、标题、添加统计量信息、设置小数位数以及显示标准误'se'等：结果将按照我们的设置显示为：最后，我们也可以选择输出为excel或者csv文件，以excel为例，将结果输出到桌面，并命名为"sum
8. [Python 實作] 迴歸模型Regression
本單元，我們將帶大家一起用Python實作迴歸模型。
歡迎大家跟著影片一起練習， ... 從結果我們也可以看到，三次方(含)以上的多項式比較符合這組資料。
Skiptocontent迴歸模型是處理連續變數相當好用且直觀的模型。
上個單元，我們已經認識了迴歸模型。
本單元，我們將帶大家一起用Python實作迴歸模型。
歡迎大家跟著影片一起練習，程式檔案亦提供在文末，歡迎有需要的朋友自行下載。
(一)前置作業在進入模型建構之前，如同以往，我們要先做兩件重要的事情。
1.引入模組首先，我們可以先引入一些常用的模組，這些模組中包含了前人的智慧，讓我們可以簡單的使用這些模組來達到我們想要的成果!importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinefromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split相信大家對於這些模組並不陌生，在本單元的迴歸模型中，linear_model主要用來建構線性模型。
而在高維度的多項式迴歸模型中，就要依靠PolynimialFeatures以及make_pipeline來建構!在資料集的部分，我們也可以採用sklearn裡面所提供的make_regression來下載合適線性迴歸的練習資料。
其他模組在之前單元都有介紹過了，有興趣的朋友歡迎參考先前單元，在此不再贅述。
2.區分訓練集與測試集首先，我們先讀取我們要用來建模的資料。
在這裡，我們用make_regression來下載sklearn裡面資料集的資料。
在這裡，我們抽取100個樣本，特徵數為一，並設定噪音為50。
X,y=make_regression(n_samples=100,n_features=1,noise=50)緊接著，為了避免過度擬和，我們在建構模型時，應至少把資料區分為訓練集與測試集。
在python中，我們可以利用train_test_split功能自動幫我們區分，我們也可以設定合適的資料集比例。
以下例來說，我們設定測試集為30%，也就是訓練集為70%。
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)random_state的部分是設定隨機種子，如果沒有設定的話每次區分時都會隨機區分。
(二)簡單線性迴歸SimpleLinearRegression在建構迴歸模型之前，我們可以先將資料用散佈圖畫出來看看，以推估合適的迴歸模型。
plt.scatter(X,y)接下來，我們用linear_model裡面的LinearRegression對訓練集進行模型建構:regr=linear_model.LinearRegression()regr.fit(X_train,y_train)短短兩行code，模型已經建構完成了!接下來，我們來看看訓練集的成果。
plt.scatter(X_train,y_train,color='black')plt.plot(X_train,regr.predict(X_train),color='blue',linewidth=1)plt.show()藍色的線就是我們建構出的線性迴歸，我們也可以看到這條線的截距與斜率:w_0=regr.intercept_w_1=regr.coef_也就是說，方程式為$$y=w_0+w_1x$$score會透過$R^2$來判定我們模型的精準程度，因此我們可以透過score來看模型成效，以下我們先看訓練集的分數。
regr.score(X_train,y_train)當然，我們更想知道的是，用訓練集建構好的模型，實際在測試集的表現又是如何呢?plt.scatter(X_test,y_test,color='red')plt.plot(X_test,regr.predict(X_test),color='blue',linewidth=1)plt.show()最後，我們一樣可
歡迎大家跟著影片一起練習， ... 從結果我們也可以看到，三次方(含)以上的多項式比較符合這組資料。
Skiptocontent迴歸模型是處理連續變數相當好用且直觀的模型。
上個單元，我們已經認識了迴歸模型。
本單元，我們將帶大家一起用Python實作迴歸模型。
歡迎大家跟著影片一起練習，程式檔案亦提供在文末，歡迎有需要的朋友自行下載。
(一)前置作業在進入模型建構之前，如同以往，我們要先做兩件重要的事情。
1.引入模組首先，我們可以先引入一些常用的模組，這些模組中包含了前人的智慧，讓我們可以簡單的使用這些模組來達到我們想要的成果!importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinefromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split相信大家對於這些模組並不陌生，在本單元的迴歸模型中，linear_model主要用來建構線性模型。
而在高維度的多項式迴歸模型中，就要依靠PolynimialFeatures以及make_pipeline來建構!在資料集的部分，我們也可以採用sklearn裡面所提供的make_regression來下載合適線性迴歸的練習資料。
其他模組在之前單元都有介紹過了，有興趣的朋友歡迎參考先前單元，在此不再贅述。
2.區分訓練集與測試集首先，我們先讀取我們要用來建模的資料。
在這裡，我們用make_regression來下載sklearn裡面資料集的資料。
在這裡，我們抽取100個樣本，特徵數為一，並設定噪音為50。
X,y=make_regression(n_samples=100,n_features=1,noise=50)緊接著，為了避免過度擬和，我們在建構模型時，應至少把資料區分為訓練集與測試集。
在python中，我們可以利用train_test_split功能自動幫我們區分，我們也可以設定合適的資料集比例。
以下例來說，我們設定測試集為30%，也就是訓練集為70%。
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0)random_state的部分是設定隨機種子，如果沒有設定的話每次區分時都會隨機區分。
(二)簡單線性迴歸SimpleLinearRegression在建構迴歸模型之前，我們可以先將資料用散佈圖畫出來看看，以推估合適的迴歸模型。
plt.scatter(X,y)接下來，我們用linear_model裡面的LinearRegression對訓練集進行模型建構:regr=linear_model.LinearRegression()regr.fit(X_train,y_train)短短兩行code，模型已經建構完成了!接下來，我們來看看訓練集的成果。
plt.scatter(X_train,y_train,color='black')plt.plot(X_train,regr.predict(X_train),color='blue',linewidth=1)plt.show()藍色的線就是我們建構出的線性迴歸，我們也可以看到這條線的截距與斜率:w_0=regr.intercept_w_1=regr.coef_也就是說，方程式為$$y=w_0+w_1x$$score會透過$R^2$來判定我們模型的精準程度，因此我們可以透過score來看模型成效，以下我們先看訓練集的分數。
regr.score(X_train,y_train)當然，我們更想知道的是，用訓練集建構好的模型，實際在測試集的表現又是如何呢?plt.scatter(X_test,y_test,color='red')plt.plot(X_test,regr.predict(X_test),color='blue',linewidth=1)plt.show()最後，我們一樣可
9. Python 中的多重回歸
本教程演示瞭如何在python 中執行多元線性迴歸。
... summary() 函式允許我們列印迴歸的結果和係數。
R-Squared 和 Adjusted R-Squared 告訴我們迴歸 ...Python貼士在Python中遍歷列表Python二叉搜尋Python中的巢狀字典在Python中列印矩陣如何在Python中將字元轉換為整數以及整數轉換為字元reportthisad貼士文章Python貼士Python中的多重回歸使用statsmodel.api模組在Python中執行多元線性迴歸使用numpy.linalg.lstsq在Python中執行多元線性迴歸使用scipy.curve_fit()方法在Python中執行多元線性迴歸本教程將討論多元線性迴歸以及如何在Python中實現它。
多元線性迴歸是一種模型，它通過在它們之間擬合線性迴歸方程來計算兩個或兩個以上變數與單個響應變數之間的關係。
它有助於估計因變數之間的依賴性或變化對自變數的變化。
在標準多元線性迴歸中，同時考慮所有自變數。
使用statsmodel.api模組在Python中執行多元線性迴歸Python中的statsmodel.api模組配備了實現線性迴歸的函式。
我們將使用OLS()函式，它執行普通的最小二乘迴歸。
我們可以使用pandas模組匯入資料集，也可以建立我們自己的虛擬資料來執行多元迴歸。
我們將因變數和自變數分叉以在這些變數之間應用線性迴歸模型。
我們使用OLS()函式建立迴歸模型。
然後，我們在這個函式中傳遞自變數和因變數，並使用fit()函式擬合這個模型。
在我們的示例中，我們建立了一些陣列來演示多元迴歸。
請參閱下面的程式碼。
importstatsmodels.apiassmimportnumpyasnpy=[1,2,3,4,3,4,5,3,5,5,4,5,4,5,4,5,6,0,6,3,1,3,1]X=[[0,2,4,1,5,4,5,9,9,9,3,7,8,8,6,6,5,5,5,6,6,5,5],[4,1,2,3,4,5,6,7,5,8,7,8,7,8,7,8,6,8,9,2,1,5,6],[4,1,2,5,6,7,8,9,7,8,7,8,7,4,3,1,2,3,4,1,3,9,7]]defreg_m(y,x):ones=np.ones(len(x[0]))X=sm.add_constant(np.column_stack((x[0],ones)))foreleinx[1:]:X=sm.add_constant(np.column_stack((ele,X)))results=sm.OLS(y,X).fit()returnresultsprint(reg_m(y,x).summary())輸出：OLSRegressionResults==============================================================================Dep.Variable:yR-squared:0.241Model:OLSAdj.R-squared:0.121Method:LeastSquaresF-statistic:2.007Date:Wed,16Jun2021Prob(F-statistic):0.147Time:23:57:15Log-Likelihood:-40.810No.Observations:23AIC:89.62DfResiduals:19BIC:94.16DfModel:3CovarianceType:nonrobust==============================================================================coefstderrtP>|t|[0.0250.975]------------------------------------------------------------------------------x1-0.02870.135-0.2130.834-0.3110.254x20.26840.1601.6780.110-0.0660.603x30.13390.1600.8390.412-0.2000.468const1.51230.9861.5340.142-0.5513.576=========================================================
... summary() 函式允許我們列印迴歸的結果和係數。
R-Squared 和 Adjusted R-Squared 告訴我們迴歸 ...Python貼士在Python中遍歷列表Python二叉搜尋Python中的巢狀字典在Python中列印矩陣如何在Python中將字元轉換為整數以及整數轉換為字元reportthisad貼士文章Python貼士Python中的多重回歸使用statsmodel.api模組在Python中執行多元線性迴歸使用numpy.linalg.lstsq在Python中執行多元線性迴歸使用scipy.curve_fit()方法在Python中執行多元線性迴歸本教程將討論多元線性迴歸以及如何在Python中實現它。
多元線性迴歸是一種模型，它通過在它們之間擬合線性迴歸方程來計算兩個或兩個以上變數與單個響應變數之間的關係。
它有助於估計因變數之間的依賴性或變化對自變數的變化。
在標準多元線性迴歸中，同時考慮所有自變數。
使用statsmodel.api模組在Python中執行多元線性迴歸Python中的statsmodel.api模組配備了實現線性迴歸的函式。
我們將使用OLS()函式，它執行普通的最小二乘迴歸。
我們可以使用pandas模組匯入資料集，也可以建立我們自己的虛擬資料來執行多元迴歸。
我們將因變數和自變數分叉以在這些變數之間應用線性迴歸模型。
我們使用OLS()函式建立迴歸模型。
然後，我們在這個函式中傳遞自變數和因變數，並使用fit()函式擬合這個模型。
在我們的示例中，我們建立了一些陣列來演示多元迴歸。
請參閱下面的程式碼。
importstatsmodels.apiassmimportnumpyasnpy=[1,2,3,4,3,4,5,3,5,5,4,5,4,5,4,5,6,0,6,3,1,3,1]X=[[0,2,4,1,5,4,5,9,9,9,3,7,8,8,6,6,5,5,5,6,6,5,5],[4,1,2,3,4,5,6,7,5,8,7,8,7,8,7,8,6,8,9,2,1,5,6],[4,1,2,5,6,7,8,9,7,8,7,8,7,4,3,1,2,3,4,1,3,9,7]]defreg_m(y,x):ones=np.ones(len(x[0]))X=sm.add_constant(np.column_stack((x[0],ones)))foreleinx[1:]:X=sm.add_constant(np.column_stack((ele,X)))results=sm.OLS(y,X).fit()returnresultsprint(reg_m(y,x).summary())輸出：OLSRegressionResults==============================================================================Dep.Variable:yR-squared:0.241Model:OLSAdj.R-squared:0.121Method:LeastSquaresF-statistic:2.007Date:Wed,16Jun2021Prob(F-statistic):0.147Time:23:57:15Log-Likelihood:-40.810No.Observations:23AIC:89.62DfResiduals:19BIC:94.16DfModel:3CovarianceType:nonrobust==============================================================================coefstderrtP>|t|[0.0250.975]------------------------------------------------------------------------------x1-0.02870.135-0.2130.834-0.3110.254x20.26840.1601.6780.110-0.0660.603x30.13390.1600.8390.412-0.2000.468const1.51230.9861.5340.142-0.5513.576=========================================================