[英]Python way to automatically test interaction effects in OLS
在 R 中,您基本上可以編寫model='Lottery ~ (Literacy + Wealth + Region)^k'
並獲得這些變量的每個 k 路組合。
statsmodels
支持一些 R 風格的 OLS 回歸,但它們似乎不支持^k
語法。 我有一個很大的數據集,足夠大,無法手動嘗試變量組合的做法,並且基本上正在尋找一種自動化交互效果搜索的方法。
公式由patsy
處理,而不是由 statsmodels 直接處理。
根據使用 power (a + b + c + d) ** 3
適用於分類變量的交互作用的 patsy 文檔。
請參閱https://patsy.readthedocs.io/en/latest/formulas.html#the-formula-language中的**
部分
另外:Python 中的功率是**
而不是^
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