将 OLS 模型应用于不同的 DataFrame？答案

【问题标题】：Applying an OLS Model to a Different DataFrame?将 OLS 模型应用于不同的 DataFrame？
【发布时间】：2016-02-03 20:33:05
【问题描述】：

我创建了一个 3 位邮政编码数据的 OLS 模型：

x = nsaid_df[['Segment', 'FTE_A', 'FTE_B', 'FTE_C', 'inc100k']]
y = nsaid_df['Sales']
model = sm.OLS(y, x, missing='drop').fit()
model.summary()

该模型将人口统计数据（在 3 位邮政编码级别）与产品的销售额联系起来。我现在想使用该模型来预测 5 位数邮政编码级别的销售额。我有一个 DataFrame 包含与 3 位模型完全相同的系列，但每个 5 位邮政编码。我原以为我可以简单地写：

predict5 = model.predict(alx5)

这给出了一个有点神秘的错误信息：

“形状 (33678,15) 和 (5,) 未对齐：15 (dim 1) != 5 (dim 0)”

我的问题是，我如何使用我的模型来预测数据框中的值，该值不同于用于拟合原始模型的值？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

所以答案是：

new_x = alx5[['Segment', 'FTE_A', 'FTE_B', 'FTE_C', 'inc100k']]
alx5.loc[:, 'NSAID'] = model.predict(new_x)

【讨论】：