Python中的回归分析总结

Question

我对Python还比较新。我想要像R语言一样获取逻辑回归的摘要信息。我已经创建了变量x_train和y_train，现在正在尝试获取逻辑回归结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model

clf = linear_model.LogisticRegression(C=1e5)
clf.fit(x_train, y_train)

我得到的是：

LogisticRegression(C=100000.0, class_weight=None, dual=False,
    fit_intercept=True, intercept_scaling=1, max_iter=100,
    multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None,
    solver='liblinear', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False)

我希望能够得到一个有意义的总结，包括显著水平、R2等。

- Claudio

Answer 1

我建议您查看statsmodels库。Sk-learn很棒（其他答案提供了获取R2和其他指标的方法），但是statsmodels提供的回归摘要与您在R中使用的非常相似。

例如：

import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import make_blobs

x, y = make_blobs(n_samples=50, n_features=2, cluster_std=5.0,
                  centers=[(0,0), (2,2)], shuffle=False, random_state=12)

logit_model = sm.Logit(y, sm.add_constant(x)).fit()
print logit_model.summary()

Optimization terminated successfully.
         Current function value: 0.620237
         Iterations 5
                           Logit Regression Results                           
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   No. Observations:                   50
Model:                          Logit   Df Residuals:                       47
Method:                           MLE   Df Model:                            2
Date:                Wed, 28 Dec 2016   Pseudo R-squ.:                  0.1052
Time:                        12:58:10   Log-Likelihood:                -31.012
converged:                       True   LL-Null:                       -34.657
                                        LLR p-value:                   0.02611
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [95.0% Conf. Int.]
------------------------------------------------------------------------------
const         -0.0813      0.308     -0.264      0.792        -0.684     0.522
x1             0.1230      0.065      1.888      0.059        -0.005     0.251
x2             0.1104      0.060      1.827      0.068        -0.008     0.229
==============================================================================

如果您想添加正则化（regularization），请在Logit初始化后调用.fit_regularized()，并传入alpha参数（正则化强度）。如果这样做，请记住，sk-learn中的C参数实际上是正则化强度的倒数。

- Nick Becker

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@claudio 你应该接受这个答案。 - MadmanLee

Answer 2

1. 为了获得显著性水平，您可以使用 sklearn.feature_selection.f_regression。

2. 为了获得 R2，您可以使用 sklearn.metrics.r2_score

- Dmitry

Answer 3

import statsmodels.api as sm      
x_train1 = sm.add_constant(x_train1)
lm_1 = sm.OLS(y_train, x_train1).fit()
lm_1.summary()

这是一个非常有用的软件包，适用于那些非常熟悉R模型摘要的人。

更多信息请参考以下文章：

1. statsmodels.api
2. stats-models-vs-sklearn

- Bharat Vadlamudi

Answer 4

您可以调用clf.score(test_samples, true_values)来获取R²。

sklearn并没有直接提供显著性，但是您可以在这里找到答案here和这个code。

- Maximilian Peters