提取参数估计值
在线性回归模型中，系数估计通常是我们最关注的部分。上一个练习中，您已经学会了如何查看模型拟合结果，从而看到系数值及其对应的统计量。这个练习中，您将学习如何从模型对象中提取系数。
属性 .params 包含已拟合模型的各个系数，首个元素为截距项。若要计算系数的 95% 置信区间，您可以对拟合后的模型 wells_fit 使用 .conf_int() 方法。
回顾一下，您拟合的模型已保存为 wells_fit，并已加载到您的工作区中。
本练习是课程的一部分
Python 中的广义线性模型
练习说明
- 使用
.params属性将系数分别保存为intercept和slope。 - 打印保存的截距和斜率。
- 使用
.conf_int()提取并打印系数的 95% 置信区间。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____
# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)
# Extract and print confidence intervals
____(____.____)