python如何运用ols_使用OLS回归（Python，StatsModels，Pandas）预测未来值

我目前正试图在Python中实现一个MLR，我不知道如何去应用我发现的未来值的系数。使用OLS回归(Python，StatsModels，Pandas)预测未来值

import pandas as pd

import statsmodels.formula.api as sm

import statsmodels.api as sm2

TV = [230.1, 44.5, 17.2, 151.5, 180.8]

Radio = [37.8,39.3,45.9,41.3,10.8]

Newspaper = [69.2,45.1,69.3,58.5,58.4]

Sales = [22.1, 10.4, 9.3, 18.5,12.9]

df = pd.DataFrame({'TV': TV,

'Radio': Radio,

'Newspaper': Newspaper,

'Sales': Sales})

Y = df.Sales

X = df[['TV','Radio','Newspaper']]

X = sm2.add_constant(X)

model = sm.OLS(Y, X).fit()

>>> model.params

const -0.141990

TV 0.070544

Radio 0.239617

Newspaper -0.040178

dtype: float64

所以我们可以说我想预测出的“销售”以下数据框：

EDIT

TV Radio Newspaper Sales

230.1 37,8 69.2 22.4

44.5 39.3 45.1 10.1

... ... ... ...

25 15 15

30 20 22

35 22 36

我一直在努力，我发现这里的方法，但我似乎无法得到它的工作：Forecasting using Pandas OLS

谢谢！

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