首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在statsModels中获得测试数据的调整后的R平方?

在statsModels中,可以使用get_robustcov_results()方法来获得测试数据的调整后的R平方。

首先,需要导入statsModels库:

代码语言:txt
复制
import statsmodels.api as sm

然后,根据你的数据集构建模型,并进行拟合:

代码语言:txt
复制
# 构建模型
model = sm.OLS(y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

接下来,可以使用get_robustcov_results()方法来获取调整后的R平方:

代码语言:txt
复制
# 获取调整后的R平方
adjusted_r_squared = results.get_robustcov_results().rsquared_adj

调整后的R平方是一种修正了自变量个数和样本量的统计指标,用于衡量模型对因变量的解释程度。它考虑了模型的复杂度,并对样本量进行了校正,因此更加准确地反映了模型的拟合优度。

关于statsModels库的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的统计分析产品腾讯云统计分析

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

在机器学习回归问题中,你应该使用哪种评估指标?

假设您有以下小测试数据集: 这是实际和预测y值。 模型R值是0。71。模型占数据方差71%。虽然我们希望得到更多测试数据,但这还不算太寒酸。...调整R²说明增加了更多预测变量(特征)。 当一个新预测变量对模型性能改善超过预期时,调整R²只会随着该变量增加而增加。调整R²有助于您集中精力使用最节省模型。?...调整R²在统计推断中比在机器学习更常见。scikitlearn是用于机器学习主要Python库,甚至没有调整R²度量。Statsmodels是Python主要统计库。...如果知道特征列数量(p)和观察值数量(n),就可以计算调整R2。...在机器学习,我们通常最关心是预测能力,因此R²比调整R²更受青睐。 关于统计学与机器学习另一个注意事项:我们重点是机器学习,所以预测而不是因果关系。

1.5K20

用于时间序列数据泊松回归模型

在季节性调整时间序列上拟合基于Poisson(或相关)计数回归模型,但包括因变量y滞后副本作为回归变量。 在本文中,我们将解释如何使用方法(3)在计数时间序列上拟合泊松或类泊松模型。...import pyplot as plt 让我们使用statsmodels将数据集加载到内存: strikes_dataset = sm.datasets.get_rdataset(dataname...系数p值(0.034和0.000)所示,输出和色散参数alpha在95%置信度上都具有统计学意义。 贴合度 伪R平方仅为0.9%,说明训练数据集拟合质量非常差。...我们在Poisson模型回归变量添加滞后罢工副本策略似乎已经解释了很多罢工变量自相关。...请记住,尽管此模型比以前NB2模型拟合得好得多,但伪R平方仍然仅为16%。

2.1K30
  • 详解用Python进行时间序列预测7种方法

    前 14 个月( 2012 年 8 月- 2013 年 10 月)用作训练数据,两个月(2013 年 11 月 – 2013 年 12 月)用作测试数据。 以每天为单位聚合数据集。...值为0.6,我们可以用测试集继续调整参数以生成一个更好模型。...该算法包含三个方程:一个水平方程,一个趋势方程,一个方程将二者相加以得到预测值\hat{y}: ? 我们在上面算法预测值称为水平(level)。...其中 s 为季节循环长度,0≤α≤ 1, 0 ≤β≤ 1 , 0≤γ≤ 1。水平函数为季节性调整观测值和时间点t处非季节预测之间加权平均值。趋势函数和霍尔特线性方法含义相同。...如果你为 ARIMA 模型选择参数时遇到了困难,可以用 R 语言中 auto.arima。 最后,我们将这几种模型准确度比较一下: ?

    2.7K30

    用机器学习来预测天气Part 2

    然而,在使用statsmodels库之前,我想先说明采取这种方法一些理论意义和目的。   在分析项目中使用统计方法(线性回归)一个关键方面是建立和测试假设检验,以验证所研究数据假设重要性。...R平方 - 一个衡量标准,我们模型可以解释结果整体变化多少 ADJ。 R平方 - 与R平方相同,但是,对于多元线性回归,根据包含变量数来解释过度拟合水平,该值会受到惩罚。...对于他们完整解释,我会推迟到高级回归教科书,Kutner应用线性回归模型,第五版。 以及statsmodels文件。...您可以从输出中看到,所有其余预测变量p值显着低于我们0.05。 另外值得注意是最终输出R平方值。 这里需要注意两点:(1)R平方和Adj。...R平方值是相等,这表明我们模型被过度拟合风险最小,(2)0.894值被解释为使得我们最终模型解释了结果变量中观察到变化大约90% ,“meantempm”。

    2.1K60

    用Python进行时间序列分解和预测

    何在Python绘制时间序列数据? 时间序列要素是什么? 如何分解时间序列? 经典分解法 如何获得季节性调整值?...Pythonstatsmodels函数season_decompose()提供了经典分解法实现。在经典分解法,需要你指出时间序列是可加还是可乘。...如果我们考虑完整时间范围,你会看到趋势一直在变化,并且在波动。对于季节性,很明显,在规律时间间隔之后可以看到峰值。 如何获得季节性调整值?...对于可加性模型,可以通过y(t)– s(t)获得季节性调整值,对于乘法数据,可以使用y(t)/ s(t)来调整值。...如果你正想问为什么我们需要季节性调整数据,让我们回顾一下刚才讨论过有关美国失业率示例。因此,如果季节性本身不是我们主要关注点,那么季节性调整数据将更有用。

    3.7K20

    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03

    金融市场,时序数据十分常见,我们购买股票,虚拟货币,一定会获得收益吗?实际上我们没法保证一定会有很好收益,但可以根据之前股票/虚拟货币价格估算出近似价值。...切分数据集 取部分数据作为数据集,前 14 个月( 2012 年 8 月- 2013 年 10 月)用作训练数据,两个月(2013 年 11 月 - 2013 年 12 月)用作测试数据。...水平函数为季节性调整观测值和时间点t处非季节预测之间加权平均值。趋势函数和霍尔特线性方法含义相同。季节函数为当前季节指数和去年同一季节季节性指数之间加权平均值。...我们选择了 seasonal_period = 7作为每周重复数据。也可以调整其它其它参数,我在搭建这个模型时候用是默认参数。你可以试着调整参数来优化模型。 8....如果你为 ARIMA 模型选择参数时遇到了困难,可以用 R 语言中 auto.arima。

    1.2K20

    使用Python进行统计建模

    前言 大家好,在之前文章我们已经讲解了很多Python数据处理方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等,也介绍了一些数据可视化方法Matplotlib、pyecharts等,那么在掌握了这些基础技能之后...然后创建数据,先设置样本量为100 nsample = 100 #样本数量 然后设置x1和x2,x1是0到10等差排列,x2是x1平方 x = np.linspace(0, 10, 100) X...是不是和R语言输出结果形式很接近?...回归系数值、P-value、R-squared等评估回归模型参数值全部都有,还可以使用dir(results)获得全部变量值并调取出来 print('Parameters: ', results.params...结束语 以上就是Statsmodels基本功能介绍,如果熟悉R读者会发现很多命令与R是类似的。

    1.7K10

    python生态系统线性回归

    问题在于,检查模型质量通常是数据科学流程优先级较低方面,在该流程,其他优先级占主导地位-预测,扩展,部署和模型调整。 经常使用statsmodels库通过运行拟合优度测试来检查模型。...使用Pandas,可以轻松地计算相关矩阵并将其传递到statsmodels特殊绘图函数,从而将相关关系可视化为热图。...使用statsmodel.ols()函数进行 模型拟合主要模型拟合使用statsmodels.OLS方法完成。这是一个线性模型拟合实用程序,感觉非常类似于R强大“ lm”函数。...简而言之,通过该模型拟合模型已经提供了有关该模型丰富统计信息,例如与所有自变量,R平方调整R平方,AIC和BIC等相对应t统计量和p值。...它是具有多个项模型方差除以仅具有一个项模型方差比率。同样,利用statsmodels 特殊异常值影响类。

    1.9K20

    用于时间序列预测Python环境

    在这篇文章,您将了解到Python环境下时间序列预测。 阅读这篇文章,您会掌握: 三个对时间序列预测至关重要标准Python库。 如何安装和设置开发Python和SciPy环境。...它已经迅速成为机器学习和数据科学从业者主要平台之一,甚至比R平台更受用户们喜爱(见下图)。 [Python机器学习职位与R机器学习职位对比] 这是一个显而易见且非常重要考虑因素。...与时间序列预测相关statsmodels主要特点包括: 平稳性统计测试,例如增强型Dickey-Fuller单位根检验。 时间序列分析图自相关函数(ACF)和部分自相关函数(PACF)。...您可以查看可用SciKits完整列表。 这个库重点用于分类,回归,聚类等机器学习算法。它还提供了相关任务工具,评估模型,调整参数和预处理数据。...如何确认您环境已正确安装,并准备好开始开发模型。 还为您介绍了如何在工作站上安装用于机器学习Python环境。

    2.9K80

    猫头虎分享:Python库 Statsmodels 简介、安装、用法详解入门教程

    使用pip安装 pip install statsmodels 这是最简单安装方法,确保您Python环境已经安装了 pip,然后运行上面的命令即可。 2....验证安装 安装完成,可以在Python解释器输入以下代码来验证是否成功安装: import statsmodels.api as sm print(sm....提示:注意查看 R-squared 和 Adj. R-squared 值,它们分别表示模型解释力和调整解释力,是衡量模型好坏重要指标。 4....A1: Statsmodels 提供了更详细统计信息,非常适合需要解释性分析场景,而 scikit-learn 更注重模型预测能力。 Q2: 如何在 Statsmodels 处理分类变量?...总结 本文总结了 Statsmodels 基本概念、安装步骤、以及在实际应用一些常见操作。

    29910

    【译】用于时间序列预测Python环境

    Python是一种通用解释性编程语言(不同于R或Matlab)。 主要是因为语言重点在于可读性,所以学习和使用很容易。...有三个高级SciPy库,它们为Python时间序列预测提供了关键特性。 他们分别是pandas,statsmodels和用于数据处理 scikit-learn ,时间序列建模和机器学习。...与时间序列预测相关statsmodels主要特点包括: 平稳性统计测试,例如增强型Dickey-Fuller单位根检验。 时间序列分析图自相关函数(ACF)和部分自相关函数(PACF)。...您可以查看可用SciKits完整列表。 这个库重点用于分类,回归,聚类等机器学习算法。它还提供了相关任务工具,评估模型,调整参数和预处理数据。...如何确认您环境已正确安装,并准备好开始开发模型。 还为您介绍了如何在工作站上安装用于机器学习Python环境。

    1.9K20

    方差分析(Anova)「建议收藏」

    ,因此有如下假设: 原假设:H0:μ1=μ2=…μr 备选假设 H1:既是均值不全相等 Xij有偏差,要不就是由于不同水平均值不同,又或者是随机误差存在,因此全部Xij之间差异公式如下: 上面这个叫总偏差平方和...有A因素引起 差异叫效应平方和SA (反应是在因素A不同水平下,样本均值和总体数据均值差异平方和),随机误差引起差异,叫做误差平方和SE (反应是在因素A各个取值下,每组观察数据与这组数据均值平方误差之和...和SB分别是因素A和B效应平方和,SAxB是A和B组合效应平方和 ST自由度是rst-1,SE自由度是rs(t-1),SA自由度是r-1,SB自由度是s-1 当H01为真时: 这时候取显著水平...然后用statsmodelsols函数得到最小二乘线性回归模型。...最后用statsmodelsanova_lm函数进行方差分析 #导入数据 dic_t2=[{'广告':'A1','价格':'B1','销量':276},{'广告':'A1','价格':'B2','

    2.7K31

    数学建模——线性回归模型

    4.拟合模型: 利用最小二乘法或其他拟合方法来估计模型参数。最小二乘法是一种常用方法,它通过最小化观测值与模型预测值之间残差平方和来确定参数。...5.评估模型: 评估模型好坏以及对数据拟合程度。常用评估指标包括R平方调整R平方、均方误差等。...1.R平方R-squared): R平方是一个衡量模型拟合优度指标,表示因变量变异能被自变量解释比例。R平方越接近1,说明模型对数据拟合越好。...2.调整R平方(Adjusted R-squared): 调整R平方考虑了自变量数量和样本量,相比于R平方更可靠。 3.残差分析: 分析残差是否呈现出随机分布,检查是否满足模型假设。...2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面: 3.模型代码实现 具体需要根据具体数据磨合 1.代码_python import numpy as np import statsmodels.api as

    24710

    R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化

    p=26158 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型系数。为了在 R 应用弹性网络正则化。...弹性网络在 0 到 1 范围内搜索最佳 alpha 参数。在这篇文章,我们将学习如何在 R 应用弹性网络正则化。 首先,我们将为本教程创建测试数据集。...(bst$mse==min(bst$mse)) betlha <- bs$a\[inex\] be_mse <- bst$mse\[inex\] 接下来,我们再次使用最佳 alpha 进行交叉验证以获得...elacv <- cv(x, v) bestbda <- elacv$lambda.min 现在,我们可以使用函数拟合具有最佳 alpha 和 lambda 值模型 coef(elamod)...最后,我们可以使用模型预测测试数据并计算 RMSE、R 平方和 MSE 值。

    1.5K20

    R语言如何和何时使用glmnet岭回归

    p=3373 这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归优势。...它涉及最小化平方残差总和。L2正则化是OLS函数一个小增加,以特定方式对残差进行加权以使参数更加稳定。...() 使用交叉验证来计算每个模型概括性,我们可以将其视为: plot(cv_fit) 曲线最低点指示最佳lambda:最好使交叉验证误差最小化lambda对数值。...我们可以将这个值提取为: opt_lambda <- cv_fit$lambda.minopt_lambda #> [1] 3.162278 我们可以通过以下方式提取所有拟合模型(返回对象glmnet...)^2) sse <- sum((y_predicted - y)^2)# R squared rsq <-1- sse / sstrsq #> [1] 0.9318896 最优模型已经在训练数据占93

    5.2K10

    时间序列预测任务模型选择最全总结

    Python时间序列分解实例 看一个简短例子来了解如何在Python中分解一个时间序列,使用statsmodels二氧化碳数据集[1]。 可以按以下方式导入数据。...举例来说,可以从CO2数据库删除最后3年数据,并使用剩余40年数据来拟合模型。然后预测三年测试数据,并在预测和过去三年实际值之间衡量我们选择评估指标。...例如,可以设置一个时间序列拆分,使100个训练测试集,其中每个训练测试集使用三个月训练数据和一天测试数据。这对于本例理解时间序列模型选择原理来说,是可以。...这个XGBoost获得最佳(最低)MSE是0.000129982。有多个超参数组合可以获得这个分数。正如你所看到,XGBoost模型性能远远低于经典时间序列模型,至少在当前配置是这样。...本文中,云朵君和大家一起学习了如何在时间序列数据情况下进行模型选择。现在已经基本了解了不同模型和模型类别。我们还学习到了特定于时间序列模型评估工具,窗口和时间序列分割等。

    5.1K42

    Python 3使用ARIMA进行时间

    由于所涉及多个调整参数,季节性ARIMA方法可能会令人望而生畏。 在下一节,我们将介绍如何自动化识别季节性ARIMA时间序列模型最优参数集过程。...其他统计编程语言(R提供了自动化方法来解决这个问题 ,但尚未被移植到Python。...在安装每个SARIMAX()模型,代码打印出其各自AIC得分。...对于每个预测值,我们计算其到真实值距离并对结果求平方。 结果需要平方,以便当我们计算总体平均值时,正/负差异不会相互抵消。...这反映在我们模型产生置信区间,随着我们进一步走向未来,这个模型越来越大。 结论 在本教程,我们描述了如何在Python实现季节性ARIMA模型。

    1.3K20

    多元线性回归模型解释、假设检验、特征选择

    Statsmodels是一个Python包,允许对数据执行各种统计测试。我们将在这里使用它,以便您可以了解这个很棒Python库,因为它将在后面的部分对我们有帮助。...我们从统计数据获得帮助,并做一些被称为假设检验事情。我们首先建立一个零假设和一个相应备择假设。...这个统计数据公式包含残差平方和(RSS)和总平方和(TSS),我们不需要担心这一点,因为Statsmodels包会处理这个问题。...我们已经熟悉RSS,它是残差平方和,通过将实际输出和预测结果之间平方来计算。它应该是模型表现良好最小值。R²方差程度测量数据是用模型来解释。 数学上,它是实际结果和预测结果之间相关性平方。...在3D图形绘制变量TV、radio和sales,我们可以可视化我们模型如何将回归平面与数据匹配。 ? 希望看完这篇文章你会对多元线性回归有一个新理解。

    2.1K10

    用回归和主成分分析PCA 回归交叉验证分析预测城市犯罪率数据

    2) SSre <- sum(resi^2) res <- "ms")*nrow 我们也可以计算出3个模型R平方值 1 -res/tot 1-res/SS 1-res/SS 获得R平方值表明我们拟合质量很好...summary(mdPCA) 为了根据原始变量重建模型,首先我们从PCA线性回归模型获得系数,之后通过使用主成分特征向量将PCA成分系数转化为原始变量系数。...#我们可以得到我们未标准化数据估计值 as.marx %*% unscle + beta0aled 最后,为了比较使用PCA模型和使用回归模型质量,我们必须计算R-squared和调整...调整R平方考虑了模型预测因子数量。...Rsquared <- 1 - SSE/SST # R-squared 使用所有变量无PCA先前线性回归模型 summary(dlLR) R-squared 和调整 R-squared 值都较高

    1.6K30

    datawhale学习小组 Task4:方差分析

    方差分析主要通过F检验来进行效果评测,若治疗方案F检验显著,则说明五周两种疗法STAI得分均值不同 ---- 方差分析基本步骤 研究分类型自变量对数值型因变量影响 实际就是多个样本均值比较...中选出进行分析所需要列,实际上ols是通过DataFrame列名来获得试验结果和因素水平数据。...# # 如果是直接导入excel,通过pandas读取excel,得到df,那么就不需要在ols()函数data选择列,直接加入df # model = ols('value~C(group) +...原理: SST=SS组间+SSR组内 (全部平方和=组间平方和+组内平方和) 说明: 方差分析本质上对总变异解释。...组间平方和=每一组均值减去样本均值 组内平方和=个体减去每组平方和 方差分析看最终结果看统计量是:F统计量、R2 参考资料: datawhale组队学习——《率统计(四)-方差分析》 Task3

    89210
    领券