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Pandas 在交叉验证设置中有statsmodels回归模型的演示吗？

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Pandas 在交叉验证设置中有statsmodels回归模型的演示吗？,pandas,regression,ipython-notebook,statsmodels,cross-validation,Pandas,Regression,Ipython Notebook,Statsmodels,Cross Validation,我想学习我的数据框架的多元线性回归模型。下面是演示代码。在互联网上的任何地方，我都只能找到这样的代码，目标变量可以和其他变量一起学习，但要在完整的数据集上学习。我没有特别发现k-折叠交叉验证最好设置一个直接函数作为ols方法的参数 然而，我确实在scikit学习库的回归方法中发现了交叉验证设置，但我想知道为什么不能使用statsmodels import statsmodels.formula.api as sm import pandas 假设数据为.csv格式，并使用pandas读取（因此

我想学习我的数据框架的多元线性回归模型。下面是演示代码。在互联网上的任何地方，我都只能找到这样的代码，目标变量可以和其他变量一起学习，但要在完整的数据集上学习。我没有特别发现k-折叠交叉验证最好设置一个直接函数作为ols方法的参数

然而，我确实在scikit学习库的回归方法中发现了交叉验证设置，但我想知道为什么不能使用statsmodels

import statsmodels.formula.api as sm
import pandas
假设数据为.csv格式，并使用pandas读取（因此为数据帧格式）

mod = sm.ols(formula='Target_Var ~ var_1 + var_2 + var_3', data=df)
res = mod.fit()
print res.summary()