傳入StatsModels預測函數的第一個值是什麼？

我從StatsModels以下OLS模型：傳入StatsModels預測函數的第一個值是什麼？

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

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

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

當試圖預測新的Y值的4的X值，我要通過下列：

results.predict([1,4])

我不不知道爲什麼需要傳遞第一個值爲'1'的數組以便預測函數正常工作。爲什麼我需要包含1而不是僅僅說：

results.predict([4])

我不清楚這裏的工作概念。有人知道發生了什麼事嗎？

來源

2016-09-26 user3294779

當您使用results.predict（[1,4]）運行代碼時，請提供您收到的錯誤消息。 –

它可以與results.predict9 [1,4]一起正常工作）。如果運行results.predict（[4]），我會收到以下錯誤消息： ValueError：形狀（1,1）和（2，）未對齊：1（dim 1）！= 2（dim 0） '1'的含義是什麼？如果我傳遞'0'作爲第一個值，它會預測一個不同的數字。 – user3294779

您正在使用X = statsmodels.tools.tools.add_constant(X)向迴歸方程添加常數。所以你的regressor X有兩列，第一列是一列。

您需要對預測中使用的迴歸器進行相同的操作。所以，1意味着在預測中包含常數。如果使用零點，則常數（0 * params[0]）的貢獻爲零，並且預測僅爲斜率效應。

公式接口爲模型中的迴歸器和預測中的迴歸器自動添加常數。但是，對於大熊貓DataFrame或numpy ndarray界面，用戶需要爲模型和預測添加常量。

來源

2016-09-27 00:43:05 user333700

輝煌。謝謝！ – user3294779

傳入StatsModels預測函數的第一個值是什麼？

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