python指定线性回归的权重[重复]答案

【问题标题】：python specify weights for linear regression [duplicate]python指定线性回归的权重[重复]
【发布时间】：2019-01-07 23:55:35
【问题描述】：

我有一些线性回归模型，由于潜在原因，需要用户定义一组回归的权重。是否可以获得基于 OLS 汇总的用户定义权重，而不是它自己找到的线性回归权重？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您正在执行线性回归，并且您知道一些权重，则基本上可以在数学上将其简化为更简单的回归。例如假设你有以下回归

z = ax + by

给定 z、x、y，建立线性回归相对容易。如果您希望用户指定 (a) 而不是让系统解决它，那么您的表达式变为

z' = by where z' = z - ax，其中 a 是最终用户指定的系数。

模型 = sm.OLS(Predicted_Z, Actual_Z) 结果 = model.fit() 打印(results.summary())

【讨论】：

我明白这一点我想要的是一个指定的，并且像 OLS 运行时提供的统计摘要一样打印出来
只需为您的预测 Z 与实际 Z' 模型 = sm.OLS(Actual_Z, Predicted_Z) results = model.fit() print(results.summary()) 进行常规 OLS 汇总跨度>
对不起，我没有说清楚我有所有的权重，所以没有必要像这样运行实际的回归；我只想要基于我定义的权重的拟合统计信息（它们可能不是最佳权重），但这对于这个用例并不重要