Vorhersage von Werten mit einem OLS-Modell mit Statistikmodellen

Question

Ich berechnete ein Modell mit OLS (multiple lineare Regression). Ich habe meine Daten geteilt und getestet (jeweils die Hälfte), und dann möchte ich Werte für die zweite Hälfte der Etiketten vorhersagen.

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
predictions = model.predict(data[half:]) 

Das Problem ist, dass ich bekommen und Fehler: File „/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/ statsmodels/Regressions/linear_model.py“, Linie 281, in vorherzusagen return np.dot (exog, params) Valueerror: Matrizen ausgerichtet sind, nicht

ich habe folgende Array Formen: data.shape: (426, 215) labels.shape: (426,)

Wenn ich die Eingabe in model.predict transponiere, bekomme ich ein Ergebnis, aber mit einer Form von (426.213), so nehme ich an seine falsch, wie gut (ich einen Vektor von 213 Zahlen erwarte als Label Prognosen):

model.predict(data[half:].T) 

Irgendeine Idee, wie man es an der Arbeit?

Answer 1

Für statsmodels> = 0,4, wenn ich mich richtig erinnere

model.predict nicht über die Parameter kennen, und verlangt, dass sie in der Aufforderung sehen http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.predict.html

Was in Ihrem Fall arbeiten sollte, ist die passen modellieren und dann die Vorhersage-Methode der Ergebnisinstanz verwenden.

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
results = model.fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

oder kürzer

results = OLS(labels[:half], data[:half]).fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html mit docstring

Hinweis fehlt: dies wurde in der Entwicklungsversion (abwärtskompatibel) geändert, dass die Vorteile der "Formel" Informationen nehmen in vorhersagen http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html