df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] # 将连续变量转化为分类变量 df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码,其中只有一位为 1,其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待,避免了某些取值被错误地认为是连续变量,从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行,而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块,add_constant() 是该模块中的一个函数,用于给数据集添加一个常数列。具体地,这个常数列的值都为 1,可以用于拟合截距项(intercept)。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。 results = model.fit() print(results.summary())#结果为 0.391。如何预测这个模型
时间: 2023-12-14 20:04:41 浏览: 34
在使用线性回归模型进行预测时,需要先将待预测的数据进行和训练数据相同的特征工程处理,即进行分类变量的转化和独热编码等操作。然后,将处理后的数据输入到模型中,使用 predict() 方法进行预测,如下所示:
```python
# 进行特征工程处理,得到待预测数据 X_new
X_new = ...
# 对分类变量进行转化和独热编码
X_new['Age'] = pd.cut(X_new['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+'])
X_new['CH2O'] = pd.cut(X_new['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3'])
X_new_encoded = pd.get_dummies(X_new)
# 添加常数列
X_new_encoded = sm.add_constant(X_new_encoded)
# 进行预测
y_pred = results.predict(X_new_encoded)
```
其中,`X_new` 为待预测的数据,`y_pred` 为模型预测的结果。注意,预测结果可能需要根据具体问题进行一些后处理,如进行取整、转化为分类变量等。
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要检验'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'这几个变量与'NObeyesdad'的关系分布,可以采用卡方检验(chi-square test)。
卡方检验是用于检验两个分类变量之间是否存在关联性的统计方法。在本题中,'NObeyesdad'是因变量,而'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'是自变量,因此采用卡方检验可以检验自变量和因变量之间是否存在关联性。
下面是代码实现:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency
# 读取数据集
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 选择需要分析的变量
cols = ['Age', 'family', 'FAVC', 'FCVC', 'CH2O', 'CALC', 'NObeyesdad']
df_selected = df[cols]
# 将连续变量转化为分类变量
df_selected['Age'] = pd.cut(df_selected['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+'])
df_selected['CH2O'] = pd.cut(df_selected['CH2O'], bins=[0, 2, 3, 4, 30], labels=['0-2', '2-3', '3-4', '4+'])
df_selected['CALC'] = pd.cut(df_selected['CALC'], bins=[0, 1000, 2000, 3000, 10000], labels=['0-1000', '1000-2000', '2000-3000', '3000+'])
# 执行卡方检验
for col in cols[:-1]:
crosstab = pd.crosstab(df_selected[col], df_selected['NObeyesdad'])
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(crosstab)
print(col)
print('Chi-square test statistic: ', chi2)
print('P-value: ', p)
print('Degrees of freedom: ', dof)
print('Expected values: \n', expected)
print('-------------------------')
```
输出的结果中,Chi-square test statistic表示卡方检验的检验统计量,P-value代表显著性水平,Degrees of freedom是自由度,Expected values是期望值矩阵。如果P-value小于设定的显著性水平(通常是0.05),则拒绝原假设,即认为自变量和因变量之间存在关联性。