如何使用 statsmodels.formula.api (python) 预测新值

Question

我使用以下方法训练了逻辑模型，来自乳腺癌数据，并且仅使用了一个特征“mean_area”

from statsmodels.formula.api import logit
logistic_model = logit('target ~ mean_area',breast)
result = logistic_model.fit()

在训练好的模型中有一个内置的预测方法。然而，这给出了所有训练样本的预测值。如下

predictions = result.predict()

假设我想要一个新值的预测，比如 30 我如何使用经过训练的模型来输出值？（而不是手动读取系数和计算）

Answer 1

您可以向模型提供新值，如本笔记本中单次观察文档.predict()中的输出 #11 所示。您可以提供多个观察结果，例如 a - see 文档。2d arrayDataFrame

由于您使用的是公式 API，因此您的输入需要采用 a 形式，pd.DataFrame以便列引用可用。在你的情况下，你可以使用类似的东西.predict(pd.DataFrame({'mean_area': [1,2,3]})。

statsmodels .predict()当没有提供替代方案时，仅使用用于拟合的观测值作为默认值。