У меня есть модель регрессии тобитов в R, работающая полностью хорошо, где я также могу предсказать фактические выходные значения для тестового набора, используя коэффициент обратного Миллса. Тем не менее, остальная часть кода для моего проекта находится в python, поэтому я хотел исследовать и использовать API-интерфейс rpy2 для переноса кода в python из R. Я смог достичь бита до обучения модели с использованием AER.tobit() из библиотеки AER (используется в R). Однако, когда дело доходит до прогнозирования на тестовых данных, код не работает должным образом. Когда я использую robjects.r.predict(model,newdata) из rpy2, он просто дает мне подходящие значения для тренировочных данных вместо ответов для тестовых данных. Если кто-нибудь знает способ обойти это и может дать мне знать, это будет отличная помощь! Заранее спасибо!
Дайте мне знать, если вам нужно больше разъяснений по проблеме.