在完成数据清洗和预处理后,我们运行Logit模型并进行验证测试。使用statsmodels库构建模型并进行预测,测试模型的准确率。 以下是我们用JMeter进行压力测试的脚本代码块: // JMeter: Test Script for Logit ModelThreadGroup{NumThreads:10RampUp:5LoopCount:100Samplers{HTTPRequest{Method:"POST"Path:"/api/predict"Body...
y_pred = model.predict(X_test) resulta=accuracy_score(y_test, y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) (accuracy) 也可以 #使用statsmodels库拟合logistic回归并获取OR值 import statsmodels.api as sm modellr = sm.Logit(y_train, X_train) # 进行模型拟合 result = modellr.fit() #...
若采用之前的回归模型来描述,将0.5作为阈值——函数值小于0.5则表示未得病;大于0.5则表示得病的话,可能会造成较大的误差。所以通常采用logit函数将函数值压缩到0-1之间,其表达式如下所示: 令: 则可以得到: 此处的p表示正向的概率, 可称为logistic模型,即为本期文章的重点。继续看下面的公式: 此时若我们将两边取...
今天是读《python数据分析基础》的第19天,读书笔记内容为使用statsmodels进行逻辑回归。 以下代码将按数据清洗、训练模型、得出测试集的预测值这三个步骤展示 逻辑回归模型的使用。 注: 1.数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/churn.csv2.使用statsmode...
from statsmodels.formula.api import logit log = logit('default_Yes ~ balance', data=df).fit() print(log.summary()) 回归结果(也可以用Sklearn做,后面给例子) 回归系数的解读 在一个线性模型中, \beta_1 表示X值每增加一个单位时Y的变化量。相比之下,在一个逻辑斯谛回归模型中,X每增加一个单位,...
logit_q1=logit('C3H17M~FEMALE',data=df).fit(method='bfgs',maxiter=100,disp=False)### 看一下结果print(logit_q1.summary2()) 可以看到,FEMALE的系数并不显著。同时,statsmodels还会给出模型的对应统计量,包括Pseudo R-squared(就是rho-squared),Log-Likelihood,LL-Null(只包含截距模型的Log-Likelihood)...
在Python中实现时间序列分析模型,一个常用的库是statsmodels,它提供了多种时间序列分析和预测的方法,包括ARIMA模型、季节性分解(Seasonal Decomposition of Time Series, STL)、自回归(AR)、移动平均(MA)等。以下是一个使用statsmodels实现ARIMA模型的示例:
importstatsmodels.apiassm formula="T ~ poverty_rate + per_capita_doctors"model=sm.Logit.from_formula(formula,data=data)re=model.fit()X=data[['poverty_rate','per_capita_doctors']]data['ps']=re.predict(X) 这里注意,不是Y ~ f(T,X),而是T~f(Y,X) ...
我们直接调用statsmodels包来实现逻辑回归: 导入数据data = pd.read_csv('WoeData.csv') #应变量 Y=data['SeriousDlqin2yrs'] #自变量,剔除对因变量影响不明显的变量 X=data.drop(['SeriousDlqin2yrs','DebtRatio','MonthlyIncome', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans','NumberRealEstateLoansOrLines','Number...
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