X_test,y_train,y_test=train_test_split(X.iloc[:,1:],y,test_size=0.2,random_state=42)# 使用Logistic回归模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)# 打印系数print("系数:",model.coef_)print("截距:",model.intercept_)
importmatplotlib.pyplotasplt# 计算预测结果predictions=result.predict(X)predicted_classes=[1ifx>=0.5else0forxinpredictions]# 统计预测结果predicted_counts=pd.Series(predicted_classes).value_counts()# 绘制饼状图plt.figure(figsize=(8,6))plt.pie(predicted_counts,labels=['Not Passed','Passed'],autopct...
model = LogisticRegression() model.fit(x, y) 3. 计算p值 import statsmodels.api as sm x2 = sm.add_constant(x) # 添加常数项 est = sm.Logit(y, x2) est2 = est.fit() p_values = est2.pvalues[1:] # 从第二个值开始,排除常数项的p值 注意:如果报错,使用 ! pip install statsmodels...
首先让我们使用 statsmodel 找出 p 值应该是什么 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.linear_model import LinearRegression import statsmodels.api as sm from scipy import stats diabetes = datasets.load_diabetes() X = diabetes.data y = dia...
summary()) OLS Regression Results === Dep. Variable: 0 R-squared: 0.741 Model: OLS Adj. R-squared: 0.734 Method: Least Squares F-statistic: 108.1 Date: Mon, 12 Jul 2021 Prob (F-statistic): 6.72e-135 Time: 15:48:48 Log-Likelihood: -1498.8 No. Observations: 506 AIC: 3026. Df Res...
逐步回归(Stepwise Regression)是一种逐步选择变量的回归方法,用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。 本文重点讲解什么是逐步回归,以及用Python如何实现逐步回归。 一、什么是逐步回归? 逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程,我们可以使用逐步回归从一组候选变量中筛选起作用的变量或...
mutual_info_regression---互信息,互信息度量 X 和 Y 共享的信息:它度量知道这两个变量其中一个,对另一个不确定度减少的程度。 sklearn过滤法特征选择-示例 在sklearn中,可以使用chi2这个类来做卡方检验得到所有特征的卡方值与显著性水平P临界值,我们可以给定卡方值阈值, 选择卡方值较大的部分特征。代码如下...
OLS Regression Results === Dep. Variable: weight R-squared: 0.991 Model: OLS Adj. R-squared: 0.990 Method: Least Squares F-statistic: 1433. Date: Wed, 01 Apr 2020 Prob (F-statistic): 1.09e-14 Time: 21:40:44 Log-Likelihood: -26.541 No. Observations...
Function for visually inspecting the assumption of linearity in a linear regression model. It plots observed vs. predicted values and residuals vs. predicted values. Args: * model - fitted OLS model from statsmodels * y - observed values
上述两个因素导致在探索结果和观测指标相关性分析时,一般线性(linear regression model)或广义线性模型(generalized regression model)以及重复测量方差分析(repeated ANOVA)均不适用。因此,广义估计方程(generalized estimating equations,GEE)和混合线性模型(mixed linear model,MLM)被广泛应用于纵向数据的统计分析。