Запустіть регресію OLS з фреймом даних Pandas

У мене є pandasкадр даних, і я хотів би мати можливість передбачити значення стовпця A за значеннями у стовпцях B і C. Ось іграшковий приклад:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], 
                   "B": [20, 30, 10, 40, 50], 
                   "C": [32, 234, 23, 23, 42523]})

В ідеалі я мав би щось на кшталт, ols(A ~ B + C, data = df)але коли я дивлюсь на приклади з бібліотек алгоритмів, схоже, що scikit-learnвони подають дані в модель зі списком рядків замість стовпців. Це вимагає від мене переформатування даних у списки всередині списків, що, здається, в першу чергу перешкоджає використанню панд. Що є найбільш пітонічним способом запустити регресію OLS (або будь-який алгоритм машинного навчання загалом) для даних у кадрі даних панди?

Я думаю, ви можете майже зробити саме те, що ви вважали ідеальним, використовуючи пакет statsmodels, який був однією з pandas"необов'язкових залежностей до pandas" версії 0.20.0 (він використовувався для кількох речей в pandas.stats.)

>>> import pandas as pd
>>> import statsmodels.formula.api as sm
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]})
>>> result = sm.ols(formula="A ~ B + C", data=df).fit()
>>> print(result.params)
Intercept    14.952480
B             0.401182
C             0.000352
dtype: float64
>>> print(result.summary())
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      A   R-squared:                       0.579
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.158
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     1.375
Date:                Thu, 14 Nov 2013   Prob (F-statistic):              0.421
Time:                        20:04:30   Log-Likelihood:                -18.178
No. Observations:                   5   AIC:                             42.36
Df Residuals:                       2   BIC:                             41.19
Df Model:                           2                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     14.9525     17.764      0.842      0.489       -61.481    91.386
B              0.4012      0.650      0.617      0.600        -2.394     3.197
C              0.0004      0.001      0.650      0.583        -0.002     0.003
==============================================================================
Omnibus:                          nan   Durbin-Watson:                   1.061
Prob(Omnibus):                    nan   Jarque-Bera (JB):                0.498
Skew:                          -0.123   Prob(JB):                        0.780
Kurtosis:                       1.474   Cond. No.                     5.21e+04
==============================================================================

Warnings:
[1] The condition number is large, 5.21e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Примітка: pandas.stats видалено з 0.20.0

Це можна зробити за допомогою pandas.stats.ols:

>>> from pandas.stats.api import ols
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]})
>>> res = ols(y=df['A'], x=df[['B','C']])
>>> res
-------------------------Summary of Regression Analysis-------------------------

Formula: Y ~ <B> + <C> + <intercept>

Number of Observations:         5
Number of Degrees of Freedom:   3

R-squared:         0.5789
Adj R-squared:     0.1577

Rmse:             14.5108

F-stat (2, 2):     1.3746, p-value:     0.4211

Degrees of Freedom: model 2, resid 2

-----------------------Summary of Estimated Coefficients------------------------
      Variable       Coef    Std Err     t-stat    p-value    CI 2.5%   CI 97.5%
--------------------------------------------------------------------------------
             B     0.4012     0.6497       0.62     0.5999    -0.8723     1.6746
             C     0.0004     0.0005       0.65     0.5826    -0.0007     0.0014
     intercept    14.9525    17.7643       0.84     0.4886   -19.8655    49.7705
---------------------------------End of Summary---------------------------------

Зауважте, що вам потрібно встановити statsmodelsпакет, він використовується внутрішньо pandas.stats.olsфункцією.

Я не знаю , якщо це нове в sklearnабо pandas, але я в змозі передати кадр даних безпосередньо sklearnбез перетворення кадру даних в Numpy масив або будь-які інші типи даних.

from sklearn import linear_model

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(df[['B', 'C']], df['A'])

>>> reg.coef_
array([  4.01182386e-01,   3.51587361e-04])

Це вимагає від мене переформатування даних у списки всередині списків, що, здається, в першу чергу перешкоджає використанню панд.

Ні, це не так, просто конвертуйте в масив NumPy:

>>> data = np.asarray(df)

Це займає постійний час, оскільки це просто створює перегляд ваших даних. Потім подайте його на scikit-learn:

>>> from sklearn.linear_model import LinearRegression
>>> lr = LinearRegression()
>>> X, y = data[:, 1:], data[:, 0]
>>> lr.fit(X, y)
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)
>>> lr.coef_
array([  4.01182386e-01,   3.51587361e-04])
>>> lr.intercept_
14.952479503953672

Статистичні моделі можуть побудувати модель OLS з посиланнями стовпців безпосередньо на рамки даних панди.

Коротке і солодке:

model = sm.OLS(df[y], df[x]).fit()

Деталі коду та регресія:

# imports
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# data
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('ABC'))

# assign dependent and independent / explanatory variables
variables = list(df.columns)
y = 'A'
x = [var for var in variables if var not in y ]

# Ordinary least squares regression
model_Simple = sm.OLS(df[y], df[x]).fit()

# Add a constant term like so:
model = sm.OLS(df[y], sm.add_constant(df[x])).fit()

model.summary()

Вихід:

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      A   R-squared:                       0.019
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                 -0.001
Method:                 Least Squares   F-statistic:                    0.9409
Date:                Thu, 14 Feb 2019   Prob (F-statistic):              0.394
Time:                        08:35:04   Log-Likelihood:                -484.49
No. Observations:                 100   AIC:                             975.0
Df Residuals:                      97   BIC:                             982.8
Df Model:                           2                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         43.4801      8.809      4.936      0.000      25.996      60.964
B              0.1241      0.105      1.188      0.238      -0.083       0.332
C             -0.0752      0.110     -0.681      0.497      -0.294       0.144
==============================================================================
Omnibus:                       50.990   Durbin-Watson:                   2.013
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):                6.905
Skew:                           0.032   Prob(JB):                       0.0317
Kurtosis:                       1.714   Cond. No.                         231.
==============================================================================

Як безпосередньо отримати R-квадрат, коефіцієнти та p-значення:

# commands:
model.params
model.pvalues
model.rsquared

# demo:
In[1]: 
model.params
Out[1]:
const    43.480106
B         0.124130
C        -0.075156
dtype: float64

In[2]: 
model.pvalues
Out[2]: 
const    0.000003
B        0.237924
C        0.497400
dtype: float64

Out[3]:
model.rsquared
Out[2]:
0.0190