Python Stats Models api不输出AIC/BIC分数

Stats Models是一个Python库，用于拟合统计模型、进行统计推断和数据探索。它提供了一组API，可以用于拟合各种统计模型，如线性回归、时间序列分析、广义线性模型等。

AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是模型选择的常用准则，用于评估模型的拟合优度和复杂度。然而，Stats Models库的API在默认情况下不会直接输出AIC和BIC分数。要获取模型的AIC和BIC分数，可以使用Stats Models库中的fit方法来拟合模型，然后使用aic和bic属性来获取相应的分数。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Stats Models库来拟合线性回归模型，并获取AIC和BIC分数：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 准备数据
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100)

# 添加常数列
X = sm.add_constant(x)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 获取AIC和BIC分数
aic = results.aic
bic = results.bic

print("AIC:", aic)
print("BIC:", bic)

在上述代码中，首先准备了一组随机生成的数据，然后使用add_constant函数为自变量添加常数列。接下来，使用OLS类构建线性回归模型，并使用fit方法拟合模型。最后，通过访问results对象的aic和bic属性，获取模型的AIC和BIC分数。

对于Stats Models库中其他类型的模型，也可以使用类似的方法来获取AIC和BIC分数。具体的使用方法可以参考Stats Models库的官方文档：Stats Models官方文档

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