StatsModels 예측 함수로 전달되는 첫 번째 값은 무엇입니까?

Question

나는 StatsModels에서 다음 OLS 모델이 있습니다

results.predict([1,4]) 

내가 돈 ': 4의 X 값에 대한 새로운 Y 값을 예측하려고 할 때

X = df['Grade'] 
y = df['Results'] 

X = statsmodels.tools.tools.add_constant(X) 

mod = sm.OLS(y,X) 
results = mod.fit() 

, 나는 다음과 같은 통과해야을 첫 번째 값이 '1'인 배열을 예측 함수가 올바르게 작동시키기 위해 전달해야하는 이유를 이해해야합니다. 왜 그냥 말하는 대신에 1을 넣어야합니까?

results.predict([4]) 

여기서의 개념은 분명하지 않습니다. 아무도 무슨 일이 일어나는지 알아?

Answer 1

회귀 방정식에 X = statsmodels.tools.tools.add_constant(X)이라는 상수를 추가합니다. 따라서 회귀 X는 두 개의 열을가집니다. 첫 번째 열은 열의 배열입니다.

예측에 사용 된 회귀 분석기와 동일한 작업을 수행해야합니다. 따라서, 1 수단은 예측에 상수를 포함합니다. 대신에 0을 사용하면 상수 (0 * params[0])의 기여도는 0이고 예측은 기울기 효과 만입니다.

수식 인터페이스는 모델의 회귀 변수와 예측의 회귀 변수 모두에 대해 상수를 자동으로 추가합니다. 그러나 팬더 DataFrame 또는 numpy ndarray 인터페이스에서는 모델 및 예측 모두에 대해 상수를 사용자가 추가해야합니다.