python如何运用ols_使用OLS回归(Python,StatsModels,Pandas)预测未来值

我目前正试图在Python中实现一个MLR,我不知道如何去应用我发现的未来值的系数。使用OLS回归(Python,StatsModels,Pandas)预测未来值

import pandas as pd

import statsmodels.formula.api as sm

import statsmodels.api as sm2

TV = [230.1, 44.5, 17.2, 151.5, 180.8]

Radio = [37.8,39.3,45.9,41.3,10.8]

Newspaper = [69.2,45.1,69.3,58.5,58.4]

Sales = [22.1, 10.4, 9.3, 18.5,12.9]

df = pd.DataFrame({'TV': TV,

'Radio': Radio,

'Newspaper': Newspaper,

'Sales': Sales})

Y = df.Sales

X = df[['TV','Radio','Newspaper']]

X = sm2.add_constant(X)

model = sm.OLS(Y, X).fit()

>>> model.params

const -0.141990

TV 0.070544

Radio 0.239617

Newspaper -0.040178

dtype: float64

所以我们可以说我想预测出的“销售”以下数据框:

EDIT

TV Radio Newspaper Sales

230.1 37,8 69.2 22.4

44.5 39.3 45.1 10.1

... ... ... ...

25 15 15

30 20 22

35 22 36

我一直在努力,我发现这里的方法,但我似乎无法得到它的工作:Forecasting using Pandas OLS

谢谢!

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