我需要序列化scikit-learn/statsmodels模型，以便将所有依赖项(代码+数据)打包在一个人工制品中，并且该人工制品可用于初始化模型并进行预测。使用picklemodule不是一个选项，因为这只会处理数据依赖性(代码不会被打包)。所以，我一直在用Dill进行实验。.为了使我的问题更准确，以下是我构建模型并将其持久化的示例。fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmfromsklearn.preprocessingimportNormalizerimportdilldigits=datasets.load_digits(
假设我在statsmodels中拟合了一个模型mod=smf.ols('dependent~first_category+second_category+other',data=df).fit()当我执行mod.summary()时，我可能会看到以下内容:Warnings:[1]Theconditionnumberislarge,1.59e+05.Thismightindicatethattherearestrongmulticollinearityorothernumericalproblems.有时警告是不同的(例如，基于设计矩阵的特征值)。如何在变量中捕获高多重共线性条件？此警告
我想使用Pandas数据框来分解一个变量的方差。例如，如果我有一个名为“Degrees”的列，并且我为不同的日期、城市和夜晚与白天编制了索引，我想找出这个系列的变化中有多少部分来自交叉-部分城市变化，有多少来自时间序列变化，有多少来自夜间与白天。在Stata中，我会使用固定效果并查看R^2。希望我的问题有意义。基本上，我想做的是通过其他三列找到“度数”的方差分析分割。 最佳答案 我设置了直接对比来测试他们，发现他们的假设可以differslightly，从统计学家那里得到了提示，下面是与R的结果匹配的pandas数据帧上的方差分析示
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目介绍的线性回归就是回归模型中的一种。线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（即因变量）。例如餐厅根据每天的营业数据（包括菜谱价格、就餐人数、预定人数、特价菜折扣等）预测就餐规模或营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度、网页内容的更新频率等）预测用户的支付转化率；医院根据患者的病历数据（如体检指标
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目介绍的线性回归就是回归模型中的一种。线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（即因变量）。例如餐厅根据每天的营业数据（包括菜谱价格、就餐人数、预定人数、特价菜折扣等）预测就餐规模或营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度、网页内容的更新频率等）预测用户的支付转化率；医院根据患者的病历数据（如体检指标
RegressionusingPYMC3我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026我通过标准StatsmodelsOLS工作，然后通过Pandas提供的数据与PYMC3类似，顺便说一句，这部分工作得很好。我看不到如何从PYMC3中获取更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线。看来PYMC3模型数据应该可以给出回归线的参数了吧？除了可能的痕迹，即最高概率??线是什么？欢迎对Alpha、Beta和sigma的解释进行任何进一步的解释！另外如何使用PYMC3模型来估计y的未来值给定一个新的xi
RegressionusingPYMC3我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026我通过标准StatsmodelsOLS工作，然后通过Pandas提供的数据与PYMC3类似，顺便说一句，这部分工作得很好。我看不到如何从PYMC3中获取更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线。看来PYMC3模型数据应该可以给出回归线的参数了吧？除了可能的痕迹，即最高概率??线是什么？欢迎对Alpha、Beta和sigma的解释进行任何进一步的解释！另外如何使用PYMC3模型来估计y的未来值给定一个新的xi
