Pregunta: Hola, necesito ayuda para la siguiente pregunta. 2g Modelo final [5 puntos] Desarrolle su modelo final descartando uno o más de los puntos de datos problemáticos indicados en la gráfica de apalancamiento vs residual y asegurándose de que cualquier interacción en su modelo siga siendo significativa en 𝑝=0.05p=0.05. Tu modelo debe tener un 𝑅2R2 mayor que

Hola, necesito ayuda para la siguiente pregunta.

2g Modelo final [5 puntos]

Desarrolle su modelo final descartando uno o más de los puntos de datos problemáticos indicados en la gráfica de apalancamiento vs residual y asegurándose de que cualquier interacción en su modelo siga siendo significativa en 𝑝=0.05p=0.05. Tu modelo debe tener un 𝑅2R2 mayor que 0.95. Llame a su modelo model_final.

Mi respuesta:

# tu código aquí
X = votos.drop([42,49])[['Gore']]
Y = votos.drop([42,49])['Bush']

votos_x = np.asanyarray(votos[['Gore']])
votos_y = np.asanyarray(votos[['Bush']])

model_final = Regresión Lineal()
modelo_final.ajuste(X,Y)
votos_y_ = modelo_final.predict(votos_x)

print("Error absoluto medio: %.2f" % np.mean(np.absolute(votos_y_ - votos_y)))
print("Suma residual de cuadrados (MSE): %.2f" % np.mean((votos_y_ - votos_y) ** 2))
imprimir("R2-puntuacion: %.2f" % r2_score(votos_y , votos_y_) )
# coeficiente 
#X = sm.añadir_constante(X)

#modelo = sm.OLS(Y, X).fit()
#Resumen Modelo()

Recibí el siguiente error después del envío:

 AttributeError: el objeto 'LinearRegression' no tiene atributo 'pvalues'

No entiendo donde me equivoco. Por favor guíame. Gracias