statsmodels.genmod.generalized_线性_模型.GLMResults.预测¶

GLMResults.predict(exog=None, transform=True, *args, **kwargs)¶

调用 self.model.predict，将 self.params 作为第一个参数。

Parameters:¶

exogarray_like, optional

您想要预测的值。请参见下面的注释。

transformbool, optional

如果模型是通过公式拟合的，您是否希望将exog通过公式传递。默认值为True。例如，如果您拟合了一个模型y ~ log(x1) + log(x2)，并且transform为True，那么您可以传递一个包含x1和x2在其原始形式中的数据结构。否则，您需要先对数据进行对数转换。

*args

传递给模型的其他参数，详情请参阅模型的预测方法。

**kwargs

传递给模型的其他关键字参数，详情请参阅模型的预测方法。

Returns:¶

array_like

请参阅 self.model.predict。

注释

支持的外部变量类型取决于模型规格中是否使用了公式。

如果使用了公式，那么exog的处理方式与原始数据相同。这种转换需要能够访问相同的变量名称，并且可以是pandas DataFrame或包含numpy数组的对象，类似于字典。

如果没有使用公式，则提供的 exog 需要与模型中原始 exog 具有相同的列数。除了将其转换为 numpy 数组外，不会对数据进行任何转换。

支持像 pandas 数据框中的行索引，并添加到返回的预测中。