使用 python 做线性回归，scipy，statsmodels，sklearn

https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/103551261

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• 1. 用 scipy 包
• 2. 用 statsmodels 包
• 3. 用 sklearn 包

使用 python 做线性回归分析有好几种方式，常要的分别是 scipy 包，statsmodels 包，以及 sklearn 包。但是，这些包目前都不能处理共线性，即自动剔除部分共线性的变量，需要自己去编函数，这一点不如 spss 或 r 语言。

 

假设有下面的数据存储在 excel 文件里面：

不良贷款	各项贷款余额	本年累计应收贷款	贷款项目个数	本年固定资产投资额
0.9	67.3	6.8	5	51.9
1.1	111.3	19.8	16	90.9
4.8	173.0	7.7	17	73.7
3.2	80.8	7.2	10	14.5
7.8	199.7	16.5	19	63.2
2.7	16.2	2.2	1	2.2
1.6	107.4	10.7	17	20.2
12.5	185.4	27.1	18	43.8
1.0	96.1	1.7	10	55.9
2.6	72.8	9.1	14	64.3
0.3	64.2	2.1	11	42.7
4.0	132.2	11.2	23	76.7
0.8	58.6	6.0	14	22.8
3.5	174.6	12.7	26	117.1
10.2	263.5	15.6	34	146.7
3.0	79.3	8.9	15	29.9
0.2	14.8	0.6	2	42.1
0.4	73.5	5.9	11	25.3
1.0	24.7	5.0	4	13.4
6.8	139.4	7.2	28	64.3
11.6	368.2	16.8	32	163.9
1.6	95.7	3.8	10	44.5
1.2	109.6	10.3	14	67.9
7.2	196.2	15.8	16	39.7
3.2	102.2	12.0	10	97.1

首先使用 pandas 读取 excel 数据：

import pandas as pd # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件在电脑的存储位置 datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') 

1. 用 scipy 包

scipy.stats 中的 linregress 函数可以做一元线性回归。假如因变量为 “不良贷款”，自变量为 “各项贷款余额”，全部 python 代码如下：

import scipy.stats as st import pandas as pd datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 # 线性拟合，可以返回斜率，截距，r 值，p 值，标准误差 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = st.linregress(x, y) print(slope)# 输出斜率 print(intercept) # 输出截距 print(r_value**2) # 输出 r^2 

scipy 中的回归分析比较简单，目前只能做一元线性回归，也不能用来做预测。

2. 用 statsmodels 包

import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 x = sm.add_constant(x) # 若模型中有截距，必须有这一步 model = sm.OLS(y, x).fit() # 构建最小二乘模型并拟合 print(model.summary()) # 输出回归结果 # 画图 # 这两行代码在画图时添加中文必须用 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False predicts = model.predict() # 模型的预测值 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 plt.scatter(x, y, label='实际值') # 散点图 plt.plot(x, predicts, color = 'red', label='预测值') plt.legend() # 显示图例，即每条线对应 label 中的内容 plt.show() # 显示图形 

统计结果如下：

画出的实际值与预测值如下图：

注意：若导入包时使用命令 import statsmodels.formula.api as sm, 则在回归分析时不用添加截距 add_constant，但是必须使用统计语言给出模型信息，代码如下：

import pandas as pd import statsmodels.formula.api as sm import matplotlib.pyplot as plt datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 model = sm.ols('不良贷款~各项贷款余额', datas).fit() # 构建最小二乘模型并拟合， #此时不用单独输入 x，y了，而是将自变量与因变量用统计语言公式表示，将全部数据导入 print(model.summary()) # 输出回归结果 # 画图 # 这两行代码在画图时添加中文必须用 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False predicts = model.predict() # 模型的预测值 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 plt.scatter(x, y, label='实际值') plt.plot(x, predicts, color = 'red', label='预测值') plt.legend() # 显示图例，即每条线对应 label 中的内容 plt.show() # 显示图形 

在多元回归中，只需把自变量改为多列数据即可，假如不良贷款为因变量，从第3列到第6列都是因变量，则使用 statsmodels 包的全部 python 代码如下：

import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2:6] # 自变量为第 3 列到第 6 列数据 x = sm.add_constant(x) # 若模型中有截距，必须有这一步 model = sm.OLS(y, x).fit() # 构建最小二乘模型并拟合 print(model.summary()) # 输出回归结果 

回归结果：

3. 用 sklearn 包

sklearn 包机器学习中常见的 python 包，可以用来做统计分析时，但它并不能像 statsmodels 那样生成非常详细的统计分析结果。一元回归时，自变量与因变量都需要处理下，对于上面同样的例子：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 # 将 x，y 分别增加一个轴，以满足 sklearn 中回归模型认可的数据 x = x[:, np.newaxis] y = y[:, np.newaxis] model = LinearRegression() # 构建线性模型 model.fit(x, y) # 自变量在前，因变量在后 predicts = model.predict(x) # 预测值 R2 = model.score(x, y) # 拟合程度 R2 print('R2 = %.2f' % R2) # 输出 R2 coef = model.coef_ # 斜率 intercept = model.intercept_ # 截距 print(model.coef_, model.intercept_) # 输出斜率和截距 # 画图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2] # 自变量为第 3 列数据 plt.scatter(x, y, label='实际值') # 散点图 plt.plot(x, predicts, color = 'red', label='预测值') plt.legend() # 显示图例，即每条线对应 label 中的内容 plt.show() # 显示图形 

用 sklearn 做多元回归时，自变量不需要单独处理了，全部代码如下：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression datas = pd.read_excel(r'D:\Users\chen_\git\Statistics-book\datas\linear_regression.xlsx') # 读取 excel 数据，引号里面是 excel 文件的位置 y = datas.iloc[:, 1] # 因变量为第 2 列数据 x = datas.iloc[:, 2:6] # 自变量为第 3 列到第 6 列数据 # 将 y 分别增加一个轴，以满足 sklearn 中回归模型认可的数据 # 此时由于 x 是多元变量，则不用添加新的轴了 y = y[:, np.newaxis] model = LinearRegression() # 构建线性模型 model.fit(x, y) # 自变量在前，因变量在后 predicts = model.predict(x) # 预测值 R2 = model.score(x, y) # 拟合程度 R2 print('R2 = %.3f' % R2) # 输出 R2 coef = model.coef_ # 斜率 intercept = model.intercept_ # 截距 print(model.coef_, model.intercept_) # 输出斜率和截距