如何通过OLS回归输出摘要检测python中的特定警告

Question

注意:这不是重复的，因为其中一篇文章没有引用如何找到我想要的if语句实现的具体错误。(两次警告及只发现其中一宗)

如何在OLS回归输出中检测到特定的警告，以便可以在if语句中使用它进行另一次回归？

还有一个警告我想忽略，所以我只想注意具体的警告：

[2] The smallest eigenvalue is 0. This might indicate that there are strong multicollinearity problems or that the design matrix is singular.

例:警告2，如下图所示。

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我正在寻找的是实现如下伪代码的最简单方法：

If (OLS output has Warning [2])
         do something.........

注意:这不是重复的，因为其中一篇文章没有引用如何找到我想要的if语句实现的具体错误。(两次警告及只发现其中一宗)

Answer 1

结果对象没有包含警告的属性。这是因为在调用summary方法时会动态生成警告文本。(相关代码见这里 )

相反，您必须亲自检查最小特征值的值。statsmodels使用的最小特征值的限制是1e-10，所以您的等效代码是：

if results.eigenvals[-1] < 1e-10:
    #Do something.......