統計モデルを使用したOLSモデルを使用した値の予測

Question

OLS（multiple linear regression）を使用してモデルを計算しました。私は訓練とテスト（それぞれ半分）のためにデータを分割し、ラベルの後半の値を予測したいと思います。 ファイル「/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/statsmodels-0.5.0-py2.7-linux-i686.egg/：

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
predictions = model.predict(data[half:]) 

問題は、私が取得し、エラーということですstatsmodels /回帰/ linear_model.py」、行281における 戻りnp.dot（exog、paramsは）を予測 とValueError：マトリックスは

に整列されていない私は、次の配列形状を有する： data.shape：（426、 215） labels.shape：（426、）

入力をmodel.predictに転置すると、その結果が、（426213）の形状を持つので、私は（私はラベルの予測として、213の番号のいずれかのベクトルを期待する）だけでなく、その間違っているとします

model.predict(data[half:].T) 

それが仕事を得るためにどのように任意のアイデア？ statsmodels> = 0.4の場合

Answer 1

、私の記憶が正しければ

model.predictパラメータについて知っている、とコール でそれらを必要としませんがどのようなあなたのケースで動作するはずですがフィットすることですhttp://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.predict.html

を見ますモデルを作成し、結果インスタンスのpredictメソッドを使用します。ドキュメンテーション文字列

注意を欠けと

model = OLS(labels[:half], data[:half]) 
results = model.fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

または短い

results = OLS(labels[:half], data[:half]).fit() 
predictions = results.predict(data[half:]) 

http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html：これは予測では、「式」の情報を活用することができます開発版（下位互換性）、に変更されました http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.predict.html