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python - 使用 statsmodels 约束 OLS（或 WLS）系数

问题描述

我有一个回归的形式model = sm.GLM(y, X, w = weight)。

最终成为一个简单的加权 OLS。（请注意，将 w 指定为错误权重数组实际上在 sm.GLM 中与 sm.WLS 相同，尽管它不在文档中）。

我使用 GLM 是因为这允许我使用 fit_constrained() 来适应一些额外的约束。我的 X 由 6 个自变量组成，其中 2 个我想将结果系数约束为正。但我似乎无法弄清楚让 fit_constrained() 工作的语法。该文档非常简单，我在任何地方都找不到任何好的示例。我真正需要的是用于估算这些约束的正确语法。谢谢！

标签： pythonconstraintsregressionstatsmodels

解决方案

您看到的函数适用于线性约束，即您的系数组合满足一些线性等式，而不是用于定义边界。

您可以获得的最接近的是使用scipy 最小二乘法并定义边界，例如，我们设置了一些具有 6 个系数的数据集：

from scipy.optimize import least_squares
import numpy as np

np.random.seed(100)
x = np.random.uniform(0,1,(30,6))
y = np.random.normal(0,2,30)

基本上矩阵相乘并返回错误的函数：

def fun(b, x, y):
    return b[0] + np.matmul(x,b[1:]) - y

第一个系数是截距。假设我们要求第 2 和第 6 始终为正：

res_lsq = least_squares(fun, [1,1,1,1,1,1,1], args=(x, y),
                        bounds=([-np.inf,0,-np.inf,-np.inf,-np.inf,-np.inf,0],+np.inf))

我们检查结果：

res_lsq.x

array([-1.74342242e-01,  2.09521327e+00, -2.02132481e-01,  2.06247855e+00,
       -3.65963504e+00,  6.52264332e-01,  5.33657765e-20])

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