python预测分析--环境搭建

Dear 丶 2023-01-11 01:11 127阅读 0赞

正文在下面，先打个广告：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
Python数据处理分析是很强大的，本文介绍环境搭建，依赖包的引用等，为后面学习做准备。

# statsmodels #

statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。

statsmodels是一个Python软件包，为scipy提供了补充，以进行统计计算，包括描述性统计以及统计模型的估计和推断。

statsmodels主要包括如下子模块：  
回归模型：线性回归，广义线性模型，稳健的线性模型，线性混合效应模型等等。  
方差分析（ANOVA）。  
时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型。  
非参数方法： 核密度估计，核回归。  
统计模型结果可视化。  
比较：statsmodels更关注统计推断，提供不确定估计和参数p-value。相反的，scikit-learn注重预测。

`statsmodels中文翻译教程：https://github.com/Squidxwh/statsmodels`

# 遇到的问题 #

statsmodels需要python3.6及以上版本。参加[statsmodels官网][statsmodels]。所以要先安装python3, 可以参考 [python开发环境搭建][python]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 安装或升级pip ##

sudo easy\_install pip

如果后面在安装包的时候提示pip版本低，则需要升级pip。或者你直接在一步升级一下。

`python3 -m pip install --user --upgrade pip`

## python中pip的问题 SyntaxError: invalid syntax ##

当Python2和Python3同时存在于windows上时，无论在Python2还是在Python3的Scripts文件目录下执行pip install XXX命令是总提示SyntaxError: invalid syntax，此时需要制定python.exe启动器才能正常安装，比如python3 -m pip install \*\*\*

## 依赖包安装 ##

在使用statsmodels 的过程中，需要安装多个依赖。

由于我电脑上安装了python2, 和python3，python2并没有移除，所以在安装依赖包时需要指定Python版本。

python3 -m pip install --upgrade patsy
    python3 -m pip install --user statsmodels
    python3 -m pip install --user matplotlib
    python3 -m pip install --user seaborn
    python3 -m pip install --user sklearn

注：

atplotlib 是 Python 的绘图库。  
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

# 参考 #

*  https://github.com/shuang0420/shuang0420.github.io/wiki/installing-statsmodels-for-python-on-mac-osx
 *  https://github.com/Squidxwh/statsmodels
 *  https://www.runoob.com/python/python-object.html
 *  https://www.statsmodels.org/stable/install.html
 *  https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/79741483
 *  https://blog.csdn.net/kyle870322/article/details/88643018
 *  https://blog.csdn.net/zzx2016zzx/article/details/83099583

另外的一个牛逼的机器学习的库：sklearn http://www.scikitlearn.com.cn/

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[statsmodels]: https://www.statsmodels.org/stable/install.html
[python]: https://it007.blog.csdn.net/article/details/113115459
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221119/f18360630699458a80e01cb6a35bea24.png