AttributeError：模块“ statsmodels.formula.api”没有属性“ OLS”

Question

我正在尝试使用普通最小二乘进行多元回归。但是它说statsmodels没有属性'OLS'。式。api库。我正在遵循有关Udemy的演讲中的代码，代码如下：

import statsmodels.formula.api as sm
X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
#OrdinaryLeastSquares
regressor_OLS = sm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit(

错误如下：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-3bdb0bc861c6> in <module>()
      2 X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
      3 #OrdinaryLeatSquares
----> 4 regressor_OLS = sm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit()

AttributeError: module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'OLS'

Answer 1

使用此导入。

import statsmodels.api as sm

Answer 2

我已经尝试了上述方法，而

import statsmodels.api as sm

导入对我有用。当我运行下一段代码时

X_opt = X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]
regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()

它给了我这个错误。

类型错误：输入类型不支持 ufunc 'isfinite'，并且无法根据转换规则 ''safe'' 将输入安全地强制转换为任何受支持的类型

如果您收到上面提到的错误，您可以通过指定解决它dtype的np.array。

代替

X_opt = X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]

和

X_opt = np.array(X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]], dtype=float)

Answer 3

仅出于完整性考虑，如果使用statsmodels，则代码应如下所示。版本是0.10.0：

import statsmodels.api as sm
X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
#OrdinaryLeastSquares
regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()

Answer 4

我正在使用statsmodels 0.11.1，这对我有用。

import statsmodels.api as sm
X_opt = np.array(X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]], dtype=float)
regressor_OLS = sm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit()