AttributeError: module 'statsmodels.formula' has no attribute 'ols'
时间: 2023-11-11 09:05:32
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这个错误通常是由于statsmodels版本更新导致的，可能是因为之前的版本中的ols[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)已被删除或更改了名称。解决方法是检查你的statsmodels版本是否正确，并尝试使用其他可用的[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)来代替ols[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)。你可以尝试使用statsmodels.api中的OLS[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)来代替ols[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)。如果问题仍然存在，你可以尝试卸载并重新安装statsmodels，或者查看是否有其他依赖项需要更新。
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AttributeError: module 'statsmodels.api' has no attribute 'contingency_tables'
AttributeError: module 'statsmodels.api' has no attribute 'contingency_tables' 是一个错误提示，意味着在 statsmodels.api 模块中没有名为 'contingency_tables' 的属性。
statsmodels 是一个用于统计建模和计量经济学的Python库，它提供了许多统计模型和方法的实现。然而，根据错误提示，'contingency_tables' 并不是 statsmodels.api 模块的一部分。
可能的原因是你正在使用的版本的 statsmodels 不支持 'contingency_tables' 属性，或者你可能拼写错误。
为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 确保你已经正确安装了最新版本的 statsmodels 库。你可以使用 pip 命令来安装或更新库：pip install statsmodels。
2. 检查你的代码中是否正确导入了 statsmodels.api 模块。例如，你可以使用以下语句导入该模块：import statsmodels.api as sm。
AttributeError: module 'statsmodels.tsa.api' has no attributeARMA
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1. 有监督学习：
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2. 1.1 广义线性模型：
- 广义线性模型广泛应用于预测问题，目标是找到输入变量线性组合的最佳估计。这里的“线性组合”是指通过权重（coef_）和截距（intercept_）计算预测值。例如，线性回归（如`LinearRegression`）通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来拟合模型。如果数据存在多重共线性（特征之间高度相关），则常规最小二乘法可能会导致预测不稳定。
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- `LinearRegression`是基础的线性回归方法，它通过求解线性系统来估计系数。`fit`方法接收输入特征矩阵X和目标值y，返回模型参数。复杂度方面，如果X是m×n矩阵，算法的时间复杂度为O(mn^2)。
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3. 后续算法：
- 继续讲解的内容可能包括：
- 线性与二次判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：一种统计方法，用于分类问题，通过对数据进行投影到低维空间，使得类别间的差异最大化，类别内的差异最小化。
- 核岭回归（Kernel Ridge Regression）：扩展了岭回归，使用核技巧处理非线性关系，通过将数据映射到高维空间进行线性拟合。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：一种强大的分类和回归模型，基于最大间隔原则，可以有效地处理非线性数据和小样本问题。
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