前提・実現したいこと
重回帰を利用してデータ分析をしようといています。
predict関数の引数の設定方法がNGだとエラーが出ています。。
コードは以下の通りです。
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels import api as sm
'''説明変数'''
X = sm.add_constant(sample_data1.drop('sales',1))
'''「sample_data1」にデータが入っています。'''
'''目的変数'''
Y = sample_data1.sales
'''モデルの設定'''
model = smf.OLS(Y,X)
'''回帰分析の実行'''
result = model.fit()
'''結果を表示'''
result.summary()
'''ここでエラー!!'''
model.predict(X)
発生している問題・エラーメッセージ
(エラーメッセージは以下のとおりです。) ~\AppData・・(省略)・・ \linear_model.py in predict(self, params, exog) 343 exog = self.exog 344 --> 345 return np.dot(exog, params) 346 347 def get_distribution(self, params, scale, exog=None, dist_class=None): ValueError: shapes (150,4) and (150,4) not aligned: 4 (dim 1) != 150 (dim 0) ### 該当のソースコード ```ここに言語名を入力 ソースコード python ### 試したこと Xという変数をPrecdict関数の引数に入れていますが、説明変数を直接引数に入れたりして試しました。 よろしくお願いします。
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