Statsmodels QuantReg 将只训练一定数量的特征

问题描述

我正在使用 statsmodels 来训练线性分位数回归。我有不同的特征组合需要尝试和训练，但就好像 statsmodels 只允许在模型中包含一定数量的特征一样。我在下面附上了一个虚拟示例。

# Construct dummy data:
df_dum = pd.DataFrame(columns=['y'])
df_dum['y'] = np.random.normal(size=10)
cols = ['x1','x2','x3','x4','x5','x6','x7','x8','x9','x10','x11','x12','x13','x14','x15','x16','x17','x18','x19','x20','x21','x22','x23','x24']

for i in range(len(cols)):
    df_dum[cols[i]] = np.random.normal(size=10)

# specify feature constellations
feat1 = ['x1','x10']
feat2 = ['x1','x15']

mod1 = sm.QuantReg(df_dum['y'],df_dum[feat1]).fit(0.50)
mod2 = sm.QuantReg(df_dum['y'],df_dum[feat2]).fit(0.50)

这里 mod1 运行没有问题，但 mod2 给了我错误： ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (15,) (10,) 。所以就好像 statsmodels 记住了之前模型的特征数量？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）