results = model.fit()
时间: 2024-02-04 21:03:35 浏览: 35
这段代码是使用 scikit-learn 库中的线性回归模型(`model`)对数据进行拟合(fit),并将拟合结果保存在 `results` 变量中。
具体来说,`fit` 函数会在数据集 `X` 和响应变量 `y` 上拟合线性回归模型,得到模型中各个参数的最优估计值,并返回一个 `LinearRegression` 对象,其中包含了模型拟合后的各种信息和统计量。在这段代码中,将 `fit` 的返回值赋值给 `results` 变量,以便后续对模型拟合结果进行查看和处理。
需要注意的是,在调用 `fit` 函数之前,需要先定义好数据集 `X` 和响应变量 `y`,并将它们作为参数传递给线性回归模型。例如,可以使用下面的代码创建一个线性回归模型,并对数据集 `X` 和响应变量 `y` 进行拟合:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
results = model.fit(X, y)
```
相关问题
再加上这段results=model.fit() 又会出现什么问题,怎么解决
如果再加上这段 `results=model.fit()`,代码会出现以下错误信息:
```
ValueError: endog must be 1-d
```
这是因为在使用 `OLS` 方法时,因变量 `exceed_array` 必须是一维的,而不是二维的。解决这个问题的方法是,将 `exceed_array` 转换为一维数组,可以使用 `ravel()` 方法或 `reshape(-1)` 方法将其转换为一维数组,例如:
```
results = model.fit(exceed_array.ravel())
```
或者:
```
results = model.fit(exceed_array.reshape(-1))
```
这样就可以成功执行多元线性回归分析了。
改为:model=sm.OLS(X,exceed_array) results=model.fit(method="qr") results.summary()后仍出现报错
如果将代码改为 `model=sm.OLS(X,exceed_array)`,则依然会出现以下错误信息:
```
ValueError: endog must be 1-dimensiona
```
这是因为在 `OLS` 方法中,第一个参数应该是因变量 `Y`,而第二个参数应该是自变量 `X`,因此应该将代码改为:
```
model = sm.OLS(exceed_array, X)
results = model.fit(method='qr')
```
然后再执行 `results.summary()` 即可查看多元线性回归结果。