Python - Обобщенные коэффициенты линейных моделей - PullRequest
Новая
       49

Python - Обобщенные коэффициенты линейных моделей

0 голосов
/ 28 июня 2018

Я сравниваю различные модели регрессии (линейные, полиномиальные и сплайны) в Python, чтобы получить коэффициенты наклона log-log кривой и позже интерполировать новые кривые.

Я использую последний фрагмент кода здесь (Ctrl + 'Генерация естественного кубического сплайна'): https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/introduction-regression-splines-python-codes/) и я напечатал сводку , соответствующую моему набору данных.

Мой вопрос: коэффициент, записанный в сводке, является коэффициентами наклона или это что-то еще связано со статистической моделью GML (биномиальная регрессия в данном случае)?

Вот код: 

from patsy import dmatrix
import statsmodels.api as sm

# Generating natural cubic spline
transformed_x3 = dmatrix("cr(train,df = 3)", {"train": X_train}, return_type='dataframe') 
fit3 = sm.GLM(y_train, transformed_x3).fit()

# Prediction on validation set
pred3 = fit3.predict(dmatrix("cr(valid, df=3)", {"valid": X_valid}, return_type='dataframe'))

xp = np.linspace(3e+04, 5e+06, 50)
pred3 = fit3.predict(dmatrix("cr(xp, df=3)", {"xp": xp}, return_type='dataframe'))

print (fit3.summary())

Заранее благодарю за помощь!

...