我在statsmodels中运行多元回归。然而,我想在预测之前手动改变一个自变量的系数之一。我该怎么做呢
例如,假设我在4年前开始的2年时间段内训练数据。我返回风、雨和太阳的系数
现在,假设我对最近两年的数据进行训练,再次得到回归输出中的系数
如果我想使用第一次回归输出的wind
系数和第二次回归输出的rain
系数和sun
系数,我如何在使用predict
之前手动更改wind
编辑:
回归代码/参数:
model = sm.OLS(y[:train],X[:train]).fit()
predictions = model.predict(X[-test:])
其中X
是[['rain','sun','wind']]
,而y
是['growth']
OLS中的预测只是解释变量的线性函数,
x dot params
我建议不要直接更改模型中的任何数字,因为这样一来,任何推断结果对于更改后的模型都是无效的
如果您有已知参数,则可以估计受限模型,例如使用
GLM.fit_constrained
,或将它们添加到GLM中的偏移量相关问题 更多 >
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