如何解决如何将 statsmodels 公式和参数保存为文本供以后使用进行预测？
python 中的 Statsmodels 提供了一种很好的方法来对各种 R 样式公式进行线性拟合，并根据结果进行预测。进行预测所需的一切都应仅包含在公式和拟合参数列表中。我只想保存那些（例如，在文本配置文件或其他脚本中，所以没有泡菜等）。
那么，仅给定原始公式和拟合参数，是否有任何简单的方法可以重建模型并进行预测？
我也愿意接受 statsmodels 的替代品。
示例：
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as sm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Example data
x = np.mgrid[-1:1:10000j]
y = np.sin(x*5)
z = 1+2*x+3*y+4*x*y+5*x**2+6*y**2+(np.random.rand(len(x))-.5)
df = pd.DataFrame(data = np.c_[x,y,z],columns = ['x','y','z'])
# Fit the data
formula = 'z ~ 1+x*y+I(x**2)+I(y**2)'
result = sm.ols(formula,data=df).fit()
print(result.summary())
# Save formula and params in text freindly way
saved_formula = 'z ~ ' + '+'.join(result.params.index).replace('Intercept','1') # (is this necessary?)
saved_params = result.params.values
print(saved_formula)
print(saved_params)
# Load the formula/params
model = result.predict # <-- REPLACE - generate new model using saved_formula,saved_params
# Apply fit to new data
dfnew = pd.DataFrame(data = np.c_[x+1,y],'y'])
znew = model(dfnew)
# Plot - just for fun
plt.figure(1);plt.clf()
plt.plot(df.x,z,label='data')
plt.plot(df.x,model(df),label='model')
plt.show()
plt.legend()
输出（稍后保存/使用的文本）：
z ~ 1+x+y+x:y+I(x ** 2)+I(y ** 2)
[1.00604349 2.00219577 3.00889718 3.99726889 5.00210454 5.99458244]
编辑：
我尝试使用假数据创建虚拟模型以获取具有“预测”功能（例如 result.predict()）的对象，然后切换拟合参数（例如 result.params = saved_params 或 result.pvalues = saved_params），但不幸的是那没有用。无论模型实际使用什么参数来进行预测似乎都无法公开/可编辑？
解决方法
我一直在深入挖掘，看起来 statsmodels 使用 patsy 作为函数语言并生成数组来进行矩阵数学运算。因此，可以像这样使用 patsy 手动重新实现“预测”函数：
# Save formula and params in text freindly way
#saved_formula = 'z ~ ' + '+'.join(result.params.index).replace('Intercept','1') # (is this necessary?)
saved_formula = formula
saved_params = result.params.to_dict()
# Load the formula/params
import patsy
def predict(data,formula) :
formula_rhs = formula.split('~')[1].strip()
x_data = patsy.dmatrix(formula_rhs,data=df)
ordered_terms = x_data.design_info.term_names
ordered_params = list(map(saved_params.get,ordered_terms))
return x_data @ ordered_params
model = lambda x : predict(x,saved_formula)
这可以简化一点，但我担心重构矩阵中的参数顺序可能与原始矩阵不同。不确定这是否真的是一个问题，但我认为我所做的不是。我更改了要保存为字典的参数。生成新的数据矩阵，然后在我知道列的顺序后，我按照该顺序从保存的参数 dict 中提取参数。
预测函数的最后一行是预测步骤。我需要其余部分的唯一原因是使用可配置的线性模型（即不仅仅是模型的参数）。如果你知道你有一个特定的集合模型，你可以简化这个。
使用该表单中的参数可以轻松地往返于文本。例如
import json
saved_params_string = json.dumps(saved_params)
json.loads(saved_params_string)
然后可以将 formula 和 saved_params_string 字符串保存到配置文件或从配置文件加载或根据需要进行硬编码。
使用 json 或 yaml 可以很容易地将实际保存到配置文件中 - 我可能会使用后者。
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