探索statsmodels.apiGLM中的交互作用模型-Python数据分析实战

statsmodels是一个Python库，提供了各种统计模型的实现，包括广义线性模型（GLM）。GLM是一种广泛应用的统计模型，它可以用来建模各种类型的数据，包括二元数据和计数数据。在statsmodels中，可以使用GLM类来拟合和推断GLM模型。

在GLM模型中，交互作用是指两个或多个解释变量之间的相互作用。交互作用可以用于增强模型的灵活性和预测能力。在statsmodels中，可以使用交互项来表示交互作用，并将其添加到GLM模型中。

下面是一个关于使用statsmodels.api.GLM拟合交互作用模型的示例。

首先，导入所需的库和数据集。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 导入数据集
data = sm.datasets.get_rdataset('mtcars').data

然后，创建一个新的数据帧，其中包含原始数据集的一部分变量，以及一个表示交互作用的变量。

# 创建新的数据帧
df = pd.DataFrame(data, columns=['mpg', 'cyl', 'gear', 'am'])

# 添加交互作用变量
df['gear_am'] = df['gear'] * df['am']

接下来，定义GLM模型，并使用拟合拟合数据。

# 定义GLM模型
model = sm.GLM(df['mpg'], sm.add_constant(df[['cyl', 'gear', 'am', 'gear_am']]), family=sm.families.Gaussian())

# 拟合数据
results = model.fit()

通过调用模型的summary()方法，可以获取模型的摘要统计信息。

# 获取模型的摘要统计信息
print(results.summary())

在模型摘要中，可以查看拟合结果，包括系数的估计值、标准误差、置信区间和P值。

最后，可以使用拟合的模型进行预测。

# 进行预测
predictions = results.predict(sm.add_constant(df[['cyl', 'gear', 'am', 'gear_am']]))

# 打印预测结果
print(predictions)

以上是使用statsmodels.api.GLM拟合交互作用模型的简单示例。利用statsmodels库，可以很容易地实现各种GLM模型，并探索解释变量之间的交互作用。