如何在statsmodel ols中获得“样本中”预测值（y帽子？）>

Question

这里是代码：

from   statsmodels.formula.api import ols
import io
import requests

url = "https://raw.githubusercontent.com/RInterested/datasets/gh-pages/mtcars.csv"
contents = requests.get(url).content
mtcars = pd.read_csv(io.StringIO(contents.decode('utf-8')))
print(mtcars.describe())
reg = ols('mpg ~ C(cyl) + wt', data=mtcars).fit() 
print(reg.summary())
这似乎返回该模型的截距，并且语法与我喜欢的R非常相似。 reg.predict中有一个reg.get_predict和一个print(dir(reg))，但是它们都不返回数据集中每个示例（案例或主题）的预测值。似乎可能正在等待“样本外”数组吐出这些预测值。

我想获得实际数据集中示例的预测mpg，将其绘制为与实际数据云不同颜色的点，并叠加在回归线上：

这里是代码：从statsmodels.formula.api import ols import io导入请求url =“ https://raw.githubusercontent.com/RInterested/datasets/gh-pages/mtcars.csv”内容= requests.get（ url）....

Answer 1

样本中预测可作为结果实例上的reg.fittedvalues属性使用，而在调用不带参数的预测时，reg.predict()。