Как получить необработанные коэффициенты из bspline при использовании Patsy в pystatsmodels - PullRequest
0 голосов
/ 19 сентября 2019

Я использую GLM и должен передать дискретные значения, которые поступают из variable*coefficient, в наш ИТ-отдел.

Тем не менее, я не уверен, как рассчитать уклоны в кусочно-регрессионной модели, используя функцию bs() из patsy.

Допустим, у меня есть следующая модель:

y ~ bs(length, degree = 1, knots = [32]

Это дает мне две строки стандартных pystatsmodel параметров (коэффициенты, значения, стандартная ошибка и т. Д.).

Эти значения,

variable                                          coeff 
y ~ bs(length, degree = 1, knots = [32][0]        .3763
y ~ bs(length, degree = 1, knots = [32][1]        .4335

Я также могу запустить его так: y ~ length + np.maximum(length-32,0)

Что дает

variable      coeff 
length        .0118
length        -.0074

Что я наденуЯ не понимаю, когда я запускаю тестовый набор для обеих этих моделей, они дают одно и то же предсказание.

Я не уверен, что Пэтси делает в фоновом режиме в любом случае, и мне интересно, чтобы ответить на мой вопрос, должен ли я

наклон 1 для длины должен прийти прямо от показателя степеникоэффициента и наклона 2 для длины является показателем степени (коэффициент 1 + ceoff2).Если это так, применяется ли это правило к обоим типам синтаксиса?

...