問題タブ [statsmodels]

データ フレームがpandasあり、列 B と C の値から列 A の値を予測できるようにしたいと考えています。おもちゃの例を次に示します。

理想的には、次のようなものがありますが、アルゴリズムライブラリの例ols(A ~ B + C, data = df)を見ると、列ではなく行のリストを使用してデータをモデルにフィードしているように見えます。これには、データをリスト内のリストに再フォーマットする必要があり、そもそもパンダを使用する目的を無効にしているようです。pandas データ フレームのデータに対して OLS 回帰 (またはより一般的には機械学習アルゴリズム) を実行する最も Pythonic な方法は何ですか?scikit-learn

Python で非線形曲線フィッティングの決定係数 (R2) と二乗平均平方根誤差 (RMSE) を計算する方法。次のコードは、カーブフィッティングまで行います。では、R2 と RMSE の計算方法は?

wls_prediction_std は、当てはめたモデル データの標準偏差と信頼区間を返します。共分散行列から信頼区間を計算する方法を知る必要があります。(私はすでにソース コードを見て理解しようとしましたが、できませんでした) wls_prediction_std の背後にある数式を書き出すことで、皆さんの何人かが私を助けてくれることを期待していました。

違いをテストできるpythonパッケージのテストはありますか？あるとしたらどのように使うのですか？

たとえば、2 つのベクトルをテストします。

統計モデルで t test : ttest_ind を見つけました。ただし、テストする違いを指定したいのですが、これは ttest_ind 関数に渡すことができません。これを行う別の方法を知っている人はいますか？