带约束的简单线性回归 [英] Simple linear regression with constraint

问题描述

我已经开发了一个算法来遍历15个变量，并为每个变量生成一个简单的OLS。然后，算法再循环11次，以产生相同的15个OLS回归，但X变量的滞后每次增加一个。我选择r^2最高的自变量，并对3、4或5个变量使用最佳滞后

即

Y_t+1 - Y_t = B ( X_t+k - X_t) + e

我的数据集如下所示：

Regression = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(100, 6)), 
                columns=['Y', 'X1', 'X2', 'X3', 'X4','X5'])

我到目前为止拟合的OLS回归使用以下代码：

Y = Regression['Y']
X = Regression[['X1','X2','X3']]

Model = sm.OLS(Y,X).fit()
predictions = Model.predict(X)

Model.summary()

问题是，使用OLS，您可以获得负系数(我确实是这样做的)。如果能通过以下内容帮助约束此模型，我将不胜感激：

sum(B_i) = 1

B_i >= 0

推荐答案

该功能运行良好

from scipy.optimize import minimize

# Define the Model
model = lambda b, X: b[0] * X[:,0] + b[1] * X[:,1] + b[2] * X[:,2]

# The objective Function to minimize (least-squares regression)
obj = lambda b, Y, X: np.sum(np.abs(Y-model(b, X))**2)

# Bounds: b[0], b[1], b[2] >= 0
bnds = [(0, None), (0, None), (0, None)]

# Constraint: b[0] + b[1] + b[2] - 1 = 0
cons = [{"type": "eq", "fun": lambda b: b[0]+b[1]+b[2] - 1}]

# Initial guess for b[1], b[2], b[3]:
xinit = np.array([0, 0, 1])

res = minimize(obj, args=(Y, X), x0=xinit, bounds=bnds, constraints=cons)

print(f"b1={res.x[0]}, b2={res.x[1]}, b3={res.x[2]}")

#Save the coefficients for further analysis on goodness of fit

beta1 = res.x[0]

beta2 = res.x[1]

beta3 = res.x[2]

这篇关于带约束的简单线性回归的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！