2024-05-11 12:20:50 发布
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result = sm.OLS(gold_lookback, silver_lookback ).fit()
得到结果后,如何得到系数和常数?
换句话说,如果 y = ax + c 如何获取值a和c?
y = ax + c
a
c
可以使用拟合模型的params属性来获取系数。
params
例如,以下代码:
import statsmodels.api as sm import numpy as np np.random.seed(1) X = sm.add_constant(np.arange(100)) y = np.dot(X, [1,2]) + np.random.normal(size=100) result = sm.OLS(y, X).fit() print(result.params)
将为您分别打印一个numpy数组[ 0.89516052 2.00334187]-截距和斜率的估计值。
[ 0.89516052 2.00334187]
如果需要更多信息,可以使用对象result.summary(),该对象包含3个具有模型描述的详细表。
result.summary()
可以使用拟合模型的
params
属性来获取系数。例如,以下代码:
将为您分别打印一个numpy数组
[ 0.89516052 2.00334187]
-截距和斜率的估计值。如果需要更多信息,可以使用对象
result.summary()
,该对象包含3个具有模型描述的详细表。相关问题 更多 >
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