这是代码:
from statsmodels.formula.api import ols
import io
import requests
url = "https://raw.githubusercontent.com/RInterested/datasets/gh-pages/mtcars.csv"
contents = requests.get(url).content
mtcars = pd.read_csv(io.StringIO(contents.decode('utf-8')))
print(mtcars.describe())
reg = ols('mpg ~ C(cyl) + wt', data=mtcars).fit()
print(reg.summary())
这似乎返回模型的截距，语法与我喜欢的 R 非常相似。 print(dir(reg)) 中有一个 reg.predict 和 reg.get_predict，但它们都没有返回预测值数据集中每个示例(案例或主题)的值。看起来好像它可能正在等待“样本外”数组吐出这些预测值。
我想获得实际数据集中示例的预测mpg，绘制为与实际数据云不同颜色的点，并叠加在回归线上:
最佳答案
样本内预测可作为结果实例上的 reg.fittedvalues 属性使用，并且在不带参数调用预测时使用 reg.predict()。
当预测方法具有其他选项时，可以通过不指定一组新的解释变量 exog 来计算样本内观测值。
关于python - 如何在 statsmodel ols 中获取 "in-sample"预测值(y hat)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/61976585/