statsmodels.formula.api读取模型

时间: 2024-10-03 10:01:07 浏览: 68
`statsmodels.formula.api` 是 Statsmodels 库中的一个模块,它提供了一种方便的方式来构建和分析统计模型,特别是那些基于 R-like 的 formula(公式)语法的线性模型。使用这个 API,你可以通过一个类似数学表达式的字符串来指定模型的形式,而不需要手动创建数据框的列引用。 例如,假设你有一个名为 `df` 的 pandas DataFrame,其中包含自变量(如 x1, x2)和因变量 y,你可以使用下面的代码读取并建立一个简单的线性回归模型: ```python from statsmodels.formula.api import ols # ols 是用于普通最小二乘法的函数 # 使用 formula "y ~ x1 + x2" 表示 y 由 x1 和 x2 决定 model = ols('y ~ x1 + x2', data=df).fit() # fit() 用于拟合模型 # 获取模型结果 results = model.params # params 属性包含了模型系数 summary = model.summary() # summary 返回了详细的模型摘要信息 ```
相关问题

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

这段代码使用了Python中的numpy、pandas和statsmodels库,读取了两个Excel文件"FUND_NAV_PFM.xlsx"和"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"。其中,"FUND_NAV_PFM.xlsx"文件中包含了基金净值数据,"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"文件中包含了股票市场三因子数据。代码将三因子数据中的每个因子的值分别赋值给了变量premium_array、premium2_array、SMB_array、SMB2_array、HML_array和HML2_array。然后,代码将这些因子组成的数据矩阵X打印输出。这段代码的目的可能是在使用多元线性回归模型来分析基金净值与股票市场三因子之间的关系。

# 绘制销售收入与广告支出的散点图 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr from statsmodels.formula.api import ols plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] example1 = pd.read_csv('E:/数学建模学习文件/python学习/作业/附件1(只含年份和人口).csv', encoding='gbk') fig = sns.jointplot(x="总人口", y="年份", data=example1, kind="reg", truncate=True, color="steelblue",height=6,ratio=3,marginal_ticks=1) #计算相关系数与显著性检验 corr, p_value = pearsonr(example1['年份'], example1['总人口']) print(f"二者的相关系数为{corr: .4g},检验的p值为{p_value: .4g}") model = ols("年份~总人口",data=example1).fit() print(model.summary()) ypred=model.predict(example1['总人口']) print(ypred)代码分析

这段代码的功能是读取一个包含年份和人口数据的 CSV 文件,并绘制人口数量和年份之间的散点图,同时拟合出一条线性回归直线。代码的具体分析如下: 1. 读取数据:使用 `pd.read_csv` 函数读取 CSV 文件,将其保存到 `example1` 变量中。 2. 绘制散点图:使用 `sns.jointplot` 函数绘制散点图,其中 `x` 参数指定横轴的数据列名,`y` 参数指定纵轴的数据列名。`kind="reg"` 表示绘制回归直线,`truncate=True` 表示截断回归直线,`color="steelblue"` 表示设定散点图的颜色为钢蓝色,`height=6` 和 `ratio=3` 表示设定散点图的尺寸和比例,`marginal_ticks=1` 表示设定边缘图的刻度线。 3. 计算相关系数和显著性检验:使用 `pearsonr` 函数计算年份和人口数量之间的相关系数和显著性检验,将结果分别保存到 `corr` 和 `p_value` 变量中,并使用 `print` 函数打印出来。 4. 建立线性回归模型并进行拟合:使用 `ols` 函数建立线性回归模型,其中 `年份~总人口` 表示年份是因变量,总人口是自变量,`data=example1` 表示使用 `example1` 数据集建立模型,`fit()` 函数表示对模型进行拟合,将结果保存到 `model` 变量中。 5. 预测模型结果:使用 `predict` 函数对模型进行预测,将预测结果保存到 `ypred` 变量中。 需要注意的是,在进行数据分析和建立模型时,还需要对数据进行预处理,如去除异常值、缺失值和重复值等。此外,还需要对模型的评估指标进行分析,如均方误差、R平方等,以确定模型的准确性和可靠性。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, roc_curve, auc, confusion_matrix import statsmodels.api as sm from sklearn.metrics import precision_score, roc_curve plt.style.use('ggplot') # 读取数据 file_path = r'C:\Users\29930\Desktop\插补数据.csv' data = pd.read_csv(file_path,encoding='GBK') data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1}) # 编码性别列 arr = data.to_numpy() # 转换为NumPy数组 # 查看前几行数据 print(data.head()) # 检查是否有缺失值 print(data.isnull().sum()) # 填充缺失值(如果有的话) data.ffill(inplace=True) # 分离特征和目标变量 X = data.drop(columns=['慢阻肺']) # 假设第一列为COPD标签 y = data['慢阻肺'] # 标准化数值型特征 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 将标准化后的数据转回DataFrame格式以便后续操作 X_scaled_df = pd.DataFrame(X_scaled, columns=X.columns) # 使用SelectKBest进行单变量选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k='all') # 先全部选出来查看得分情况 fit = selector.fit(X_scaled_df, y) # 打印每个特征的重要性评分 feature_scores = pd.DataFrame(list(zip(X_scaled_df.columns, fit.scores_)), columns=['Feature','Score']) feature_scores.sort_values(by='Score', ascending=False, inplace=True) print(feature_scores) # 绘制特征重要性图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x="Score", y="Feature", data=feature_scores) plt.title('Feature Importance Scores') plt.show() # 选择最重要的几个特征 selected_features = feature_scores[feature_scores.Score >= feature_scores.Score.quantile(0.75)].Feature.tolist() # 选取前75%分位数以上的特征 X_selected = X_scaled_df[selected_features] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_selected, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义逻辑回归模型 logreg = LogisticRegression(solver='liblinear') # 超参数调优 - 这里我们只对正则化强度C做网格搜索 param_grid = {'C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]} grid_search = GridSearchCV(logreg, param_grid, cv=5, scoring='accuracy') grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合及对应的成绩 best_logreg = grid_search.best_estimator_ print("Best parameters:", grid_search.best_params_) print("Best CV Score:", grid_search.best_score_) # 在测试集上应用最优模型 y_pred = best_logreg.predict(X_test) # 计算性能指标 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {acc:.4f}") print(report) # 绘制混淆矩阵热力图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.title('Confusion Matrix Heatmap') plt.show() # ROC曲线 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, best_logreg.decision_function(X_test)) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC Curve (area = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 添加常数项 X_const = sm.add_constant(X_selected) # 构建OLS线性回归模型(用于展示线性关系) model = sm.Logit(y, X_const).fit() print(model.summary()) # 获取最终模型方程 coefs = list(best_logreg.coef_[0]) + [best_logreg.intercept_[0]] features_with_intercept = ['const'] + selected_features formula_parts = [] for coef, feat in zip(coefs, features_with_intercept): formula_parts.append(f"{coef:+.4f}*{feat}") final_formula = " + ".join(formula_parts) print("\nFinal Early Screening Formula:") print(final_formula.replace('+', ' + ').replace('-', ' - '))各类图像不能显示中文

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