Я новичок во всем этом (поэтому, пожалуйста, будь милостив)
, поэтому я импортировал CSV-файл в Python, как показано ниже:
data = pd.read_csv("sales.csv")
data.head(10)
CSV-данные в Python
и затем я подгоняю модель линейной регрессии к переменной продаж, используя переменные, как показано в результатах, в качестве предикторов. результаты приведены ниже:
model_linear = smf.ols('sales ~ month + weekend + holiday + prod_function + prod_regime + prod_listprice + discount + stockout', data=data).fit()
print(model_linear.summary())
Краткое изложение регрессии
и учитывая вышесказанное, я хочу найти RSS и R-квадрат модели.
вот что я сделал:
RSS = np.sum(model_linear.resid**2)
print(RSS)
model_linear.rsquared
это правильный подход к этому?