AttributeError：模块“statsmodels.formula.api”没有属性“OLS”答案

【问题标题】：AttributeError: module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'OLS'AttributeError：模块“statsmodels.formula.api”没有属性“OLS”
【发布时间】：2019-10-20 07:58:42
【问题描述】：

我正在尝试使用普通最小二乘法进行多变量回归。但它说statsmodels没有属性'OLS'。公式。 api 库。我正在关注 Udemy 讲座中的代码代码如下：

import statsmodels.formula.api as sm
X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
#OrdinaryLeastSquares
regressor_OLS = sm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit(

错误如下：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-3bdb0bc861c6> in <module>()
      2 X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
      3 #OrdinaryLeatSquares
----> 4 regressor_OLS = sm.OLS(endog = y, exog = X_opt).fit()

AttributeError: module 'statsmodels.formula.api' has no attribute 'OLS'

【问题讨论】：

你可以查看statsmodels的版本，是不是>= 0.5.0？类似print (statsmodels.__version__)
使用import statsmodels.api as sm。 formula.api 现在只有小写模型的公式接口，例如 ols

标签： python machine-learning linear-regression statsmodels

【解决方案1】：

为了完整起见，如果 statsmodels.version 为 0.10.0，则代码应如下所示：

import statsmodels.api as sm
X_opt = X[:,[0,1,2,3,4,5]]
#OrdinaryLeastSquares
regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个，对我有用：

import statsmodels.regression.linear_model as sm

【讨论】：

【解决方案3】：

使用此导入。

import statsmodels.api as sm

【讨论】：

【解决方案4】：

上述方法我都试过了，虽然

import statsmodels.api as sm

导入对我有用。当我运行下一段代码时

X_opt = X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]
regressor_OLS = sm.OLS(endog=y, exog=X_opt).fit()

它给了我这个错误。

TypeError: ufunc 'isfinite' 不支持输入类型，并且输入无法安全地强制转换为任何支持的类型强制转换规则“安全”

如果您遇到上述错误，您可以通过为np.array 指定dtype 来解决它。

替换

X_opt = X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]

与

X_opt = np.array(X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]], dtype=float)

【讨论】：

【解决方案5】：

这是我今天尝试的有效解决方案。
在导入中使用它

import statsmodels.api as sm

下面提到了您的其余修复

X_opt = X[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5]]
X_opt = X_opt.astype(np.float64)
regressor_OLS = sm.OLS(Y, X_opt).fit()

这应该可行，因为它确实对我有用。

【讨论】：

【解决方案6】：

正如@Josef 在评论中提到的，使用 ols() 而不是 OLS()，OLS() 确实不存在。

【讨论】：