我正在尝试做一个基本的线性回归示例，我有一个示例数据集，包含萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。然而，在我的论坛中，如果我尝试任何比 "sepal_length ~ petal_length" 喜欢 "sepal_length ~ petal_length + sepal_width + petal_width" 我得到了错误 NameError: name 'sepal_width' is not defined 这发生在我使用 + 运算符从数据集中添加第三列。如果我单独添加这些列，它们就可以工作。我做错了什么？
代码如下：

irises = pd.read_csv("data/iris.csv")
model1 = sm.OLS.from_formula("sepal_length ~ petal_length", data=irises).fit()
print(model1.summary())
xs = pd.DataFrame({'petal_length': np.linspace(irises.petal_length.min(), irises.petal_length.max(), 100)})
ys = model1.predict(xs)
sns.scatterplot(x='petal_length', y='sepal_length', data=irises)
plt.plot(xs, ys, color='black', linewidth=4)
plt.show()

例如
这项工作： model1 = sm.OLS.from_formula("sepal_length ~ petal_length", data=irises).fit() 这不起作用： model1 = sm.OLS.from_formula("sepal_length ~ petal_length + sepal_width", data=irises).fit() 我得到的错误是没有定义分隔带宽度。对于我添加的任何项，我都会得到相同的错误。
但这确实有效： model1 = sm.OLS.from_formula("sepal_length ~ sepal_width", data=irises).fit() 这也是： model1 = sm.OLS.from_formula("sepal_length ~ petal_length + np.power(petal_length, 2)", data=irises).fit()