NaN для значений p с использованием регрессии logisti c - PullRequest
Новая
       84

NaN для значений p с использованием регрессии logisti c

0 голосов
/ 19 января 2020

Я не могу правильно выполнить регрессию c. У меня были ошибки типа «Сингулярная матрица», проблемы с гессианом, хотя мой набор данных не коррелировал.

Ни один из этих 3 кодов не работает гладко:

> 

 model = sm.Logit(y1,X1.astype(float))

> 1. #result = model.fit(method='bfgs')
> #result.summary() 

> 2. #result = model.fit(method='powell') result.summary()

> 3. #result=model.fit_regularized
>    #result.params

ValueError: Pandas приведение данных к numpy dти типу объекта. Проверьте входные данные с помощью np.asarray (data).

С помощью метода Пауэлла или метода bfgs я получил 'non' для p-значений. 

#define the response (y) and predictors (X)
X1 = df1.loc[:, df.columns != 'OPENED']
y1 = df1['OPENED']
model = sm.Logit(y1,X1.astype(float))
result = model.fit(method='powell')
result.summary()

введите изображение описание здесь

Есть идеи?

Что проверить? Что использовать? Спасибо.

...