如何从线性回归模型中找到方程

Question

我有一个数据集，我正在运行一个线性模型。

lm_4 = sm.OLS(y_train,X_train).fit()
print(lm_4.summary())

参数如下所示：

print(lm_4.params)
const              0.001389
area               0.309894
bathrooms          0.314420

现在预测：

lm_4.predict(X_test_m1.iloc[[1]]) 

现在我的疑问是我如何导出这个模型或如何将其转换为方程式，以便我可以在其他任何地方独立使用此模型。模型生成的确切方程是什么。

就像是：

y = cont * 0.001389 + area * 0.309894 + bathroom*0.3144 + c

我是新来的。任何领导赞赏。

Answer 1

y = []

for i in range(len(X_train)):
    y.append(X_train.area[i] * 0.309894 + X_train.bathroom[i] * 0.314420 + 0.001389)

print(y) 

这是你的等式

y = X_train.area * 0.309894 + X_train.bathroom * 0.314420 + 0.001389