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我正在尝试在 Python 中获取线性回归的诊断图,我想知道是否有一种快速的方法可以做到这一点。
在 R 中,您可以使用下面的代码片段,该代码片段将为您提供残差与拟合图、正常 Q-Q 图、比例位置、残差与杠杆图。
m1 <- lm(cost~ distance, data = df1)
summary(m1)
plot(m1)
最佳答案
我更喜欢将所有内容存储在 pandas
中并用 DataFrame.plot()
绘图只要有可能:
from matplotlib import pyplot as plt
from pandas.core.frame import DataFrame
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm
def linear_regression(df: DataFrame) -> DataFrame:
"""Perform a univariate regression and store results in a new data frame.
Args:
df (DataFrame): orginal data set with x and y.
Returns:
DataFrame: another dataframe with raw data and results.
"""
mod = sm.OLS(endog=df['y'], exog=df['x']).fit()
influence = mod.get_influence()
res = df.copy()
res['resid'] = mod.resid
res['fittedvalues'] = mod.fittedvalues
res['resid_std'] = mod.resid_pearson
res['leverage'] = influence.hat_matrix_diag
return res
def plot_diagnosis(df: DataFrame):
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
plt.style.use('seaborn')
# Residual against fitted values.
df.plot.scatter(
x='fittedvalues', y='resid', ax=axes[0, 0]
)
axes[0, 0].axhline(y=0, color='grey', linestyle='dashed')
axes[0, 0].set_xlabel('Fitted Values')
axes[0, 0].set_ylabel('Residuals')
axes[0, 0].set_title('Residuals vs Fitted')
# qqplot
sm.qqplot(
df['resid'], dist=stats.t, fit=True, line='45',
ax=axes[0, 1], c='#4C72B0'
)
axes[0, 1].set_title('Normal Q-Q')
# The scale-location plot.
df.plot.scatter(
x='fittedvalues', y='resid_std', ax=axes[1, 0]
)
axes[1, 0].axhline(y=0, color='grey', linestyle='dashed')
axes[1, 0].set_xlabel('Fitted values')
axes[1, 0].set_ylabel('Sqrt(|standardized residuals|)')
axes[1, 0].set_title('Scale-Location')
# Standardized residuals vs. leverage
df.plot.scatter(
x='leverage', y='resid_std', ax=axes[1, 1]
)
axes[1, 1].axhline(y=0, color='grey', linestyle='dashed')
axes[1, 1].set_xlabel('Leverage')
axes[1, 1].set_ylabel('Sqrt(|standardized residuals|)')
axes[1, 1].set_title('Residuals vs Leverage')
plt.tight_layout()
plt.show()
仍然缺少许多功能,但它提供了一个良好的开端。我在这里学习了如何提取影响力统计信息,
Access standardized residuals, cook's values, hatvalues (leverage) etc. easily in Python?
关于类似于 R 的 Python 线性回归诊断图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46607831/
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学习 Python,我正在尝试制作一个没有任何第 3 方库的网络抓取工具,这样过程对我来说并没有简化,而且我知道我在做什么。我浏览了一些在线资源,但所有这些都让我对某些事情感到困惑。 html 看起来
我是一名优秀的程序员,十分优秀!