: module 'statsmodels.genmod.families' has no attribute 'T' 怎么解决
时间: 2023-10-21 07:06:01 浏览: 53
这个错误可能是因为你在导入了 statsmodels.genmod.families 模块后,尝试使用 T 属性,但是该模块中并没有 T 属性。
如果你的代码中确实需要使用 T 属性,你可以尝试使用以下方法来解决该问题:
1. 升级 statsmodels 库到最新版本,可能该问题已经在新版本中得到了修复。
2. 尝试使用其他属性替代 T 属性,比如使用 identity 属性。
如果你不需要使用 T 属性,可以直接删除相关代码或者注释掉相关代码行。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 4, in <module> from statsmodels.api import families,glm ImportError: cannot import name 'glm' from 'statsmodels.api' (D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\api.py)
这个错误提示说明在导入`glm`时出现了问题。可能是因为你使用的`statsmodels`版本中没有`glm`模块,或者模块名称有所改变。建议检查一下你使用的`statsmodels`版本和模块名称是否正确。
如果你使用的是较老的`statsmodels`版本,可以尝试升级到最新版,以获得更好的支持和稳定性。如果你仍然遇到问题,可以尝试使用`statsmodels.genmod`中的`GLM`类来替代`glm`方法,具体代码如下:
```python
from statsmodels.genmod.generalized_linear_model import GLM
from statsmodels.genmod import families
# 拟合GLM模型
linear_fit = GLM(y, x, family=families.Gaussian()).fit()
```
其中,`GLM`类是`statsmodels`库中用于拟合广义线性模型的类,可以通过`family`参数指定模型的分布形式和链接函数。在这里,我们使用`families.Gaussian()`表示响应变量服从高斯分布。
warnings.warn( init_gelsd failed init Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/最优化期末老师帮.py", line 44, in <module> prob_fit = sm.GLM(y, x, family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit())).fit() File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1107, in fit return self._fit_irls(start_params=start_params, maxiter=maxiter, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\genmod\generalized_linear_model.py", line 1245, in _fit_irls wls_mod = reg_tools._MinimalWLS(wlsendog, wlsexog, File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\statsmodels\regression\_tools.py", line 58, in __init__ self.wexog = np.asarray(w_half)[:, None] * exog numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 763. MiB for an array with shape (10000000, 10) and data type float64
这个错误提示意味着在尝试拟合模型时,出现了内存不足的问题。根据错误提示,您的数据集很大,可能需要更多的内存来处理。
有以下几种方法可以尝试解决这个问题:
1. 减少数据集的大小:如果可能的话,可以尝试减少数据集的大小,以减少内存占用。
2. 增加内存容量:如果您的计算机内存容量不足,可以考虑使用更大的内存或者云计算资源来处理数据集。
3. 使用其他方法:如果以上两种方法都不可行,可以尝试使用其他库或方法来拟合模型,例如使用随机梯度下降等方法。
希望这些建议能帮助您解决问题。
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