oraclesai.regression.OLSRegressor

class OLSRegressor(spatial_weights_definition=None)

Ordinary Least Square (OLS)アルゴリズムは、トレーニング・セットからMean Squared Error (MSE)を最小限にして新しい値を予測する行に適合します。 パラメータspatial_weights_definitionを定義すると、モデルのトレーニング後に空間統計を取得できます。これらの統計は、空間依存または空間異種性の存在を識別するのに役立ちます

パラメータ:

spatial_weights_definition - SpatialWeightsDefinition, default=None。 ネイバー間の空間関係を指定します。 定義されている場合は、Lagrange MultiplierテストやMoranのIなどのSpatial診断が含まれます。

メソッド

__init__([spatial_weights_definition])
fit(X, y[, geometries, crs, ...])	トレーニング・データセットを使用してモデルをトレーニングします。
get_params([deep])	このエスティメータのパラメータを取得します。
predict(X[, geometries])	指定されたデータのターゲット変数を推定します。
score(X, y[, sample_weight, geometries])	回帰スコア関数またはR-Squaredの値を返します。
set_params(**params)	このエスティメータのパラメータを設定します。

属性

betas	返り値: トレーニング済モデルの推定パラメータを持つ配列
diagnostics	空間重みを指定してOLSモデルをトレーニングした場合、空間診断を取得できます。
k	返り値: 係数を推定する変数の数(以下を含む)
model_type	返り値: 定義された回帰モデル
predy	返り値: トレーニング・データの予測を含む配列
summary	返り値: トレーニング済モデルのサマリー
u	返り値: トレーニング済モデルの残余を含む配列