如何使用线性回归系数得出二手车的值？

1sbrub3j 于 2021-08-20 发布在 Java

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目标：
我想根据以下二手车价格数据，使用线性回归预测汽车价格：

我的程序：
我对“make”和“type”进行了热编码，并将这些列添加回：

然后，我在预测器列上使用了标准标量：

我的模型：
我使用ols（加上常数后）得到系数：

问：使用这个，我如何预测，例如：一辆凯迪拉克轿车，皮制，6缸，行驶45000英里？
我熟悉使用ss.transform获得缩放值，然后可以将其输入 model_OLS.predict 预测汽车价格。我猜我不能只是挑选我想用来预测价格的功能？我必须把它们都说出来？

python linear-regression predict

来源：https://stackoverflow.com/questions/68331015/how-do-i-use-the-linear-regression-coefficients-to-come-up-with-a-value-of-a-use

1条答案

按热度按时间

m2xkgtsf1#

如果您在所有功能上都安装了ols模型，那么使用有限的功能进行预测就没有多大意义。您可以选择系数（const+1make_cadillac+1leather+6*cylinder）进行自定义预测，或者您可以根据预测中要使用的功能重新拟合模型，或者使用一个函数来简化它。

vals = {'Make_Cadillac': 1, 'Leather': 1, 'Cylinder': 6} # populate scaled values instead or transform them in the function

def make_prediction(X, y, vals):
    OLS = sm.OLS(y, X[[*vals]]).fit()
    # scale input values #
    return OLS.predict([*vals.values()])

print(make_prediction(X, y, vals))

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