Statsmodels Смешанные предсказания линейной модели - PullRequest
Новая
       20

Statsmodels Смешанные предсказания линейной модели

0 голосов
/ 12 мая 2018

Я оцениваю смешанную линейную модель, используя пакет statsmodels MixedLM в Python. После подбора модели я теперь хочу делать прогнозы, но изо всех сил пытаюсь понять метод «прогнозирования».

В документации statsmodels (http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.regression.mixed_linear_model.MixedLM.predict.html) предполагается, что метод прогнозирования принимает массив, содержащий параметры модели, которая была оценена. Как я могу получить этот массив? 

y = raw_data['dependent_var']
X = raw_data[['var1', 'var2', 'var3']]
groups = raw_data['person_id']

model = sm.MixedLM(endog=y, exog=X, groups=groups)
result = model.fit()

1 Ответ

0 голосов
/ 26 июля 2018

Я знаю, что опаздываю на несколько месяцев, но было бы хорошо ответить, если у кого-то еще есть тот же вопрос.Требуемые параметры доступны в объекте результата.Это result.fe_params 

model.predict(reresult.fe_params, exog=xest)

или с объектом результата 

result.predict(exog=xtest)
...