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问我如何在状态模型中训练一个模型？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-08-26 17:05:20

回答 1查看 1.3K关注 0票数 0

这是一个相当直截了当的问题，我知道有些人会倾向于给出一个-1，但请让我更好地解释。

互联网上的大多数状态模型教程(如这、这和这)通常创建线性回归，而不将数据集分解为训练和测试。他们使用这个新税建立了一个线性回归：

import statsmodels.formula.api as sm
sm.ols('y~x1+x2+x3', data=df).fit()

没有必要说在没有测试数据集的情况下构建模型有多危险。

我在这里的问题是，如何用状态模型创建线性回归，使用训练和测试拆分？

在搜索了很多之后，我发现了这样的方法：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, target, train_size=0.8, random_state=42
)

import statsmodels.api as sm

smfOLS = smf.OLS(X_train, y_train).fit()

但是，我得到了这个错误：

AttributeError: module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'OLS'

我知道我应该提供一个数据集，但不幸的是，我正在处理机密数据。但是，您拥有的任何数据集都应该足够了解情况。

python

linear-regression

statsmodels

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-08-26 17:09:00

尝尝这个,

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
features, target, train_size=0.8, random_state=42
)

import statsmodels.api as sm


smfOLS = sm.OLS(y_train, X_train).fit()

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/68942717

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