Я создал модель OLS трехзначных данных почтового индекса:
x = nsaid_df[['Segment', 'FTE_A', 'FTE_B', 'FTE_C', 'inc100k']]
y = nsaid_df['Sales']
model = sm.OLS(y, x, missing='drop').fit()
model.summary()
Модель устанавливает связь между демографическими данными (на уровне трехзначного почтового индекса) и продажами продукта. Теперь я хотел бы использовать модель для прогнозирования продаж на уровне 5-значного почтового индекса. У меня есть DataFrame, содержащий ту же серию, что и 3-значная модель, но для каждого 5-значного почтового индекса. Я думал, что могу просто написать:
predict5 = model.predict(alx5)
Это дает несколько загадочное сообщение об ошибке:
"формы (33678,15) и (5,) не выровнены: 15 (тусклый 1)! = 5 (тусклый 0)"
У меня вопрос: как мне использовать мою модель для прогнозирования значений в фрейме данных, который отличается от того, который использовался для соответствия исходной модели?
