Tidymodels Logisti c Коэффициенты получения регрессии и стандартные ошибки - PullRequest
Новая
       118

Tidymodels Logisti c Коэффициенты получения регрессии и стандартные ошибки

3 голосов
/ 12 июля 2020

Есть ли способ получить стандартные ошибки и p-значения для логистической c регрессии в аккуратных моделях?

Я могу получить коэффициенты с помощью следующего кода ниже .. но я хочу рассчитать шансы rat ios для каждой функции, и мне также понадобятся стандартные ошибки .. 

glm.fit <- 
  logistic_reg(mode = "classification") %>%
  set_engine(engine = "glm") %>% 
  fit(Species ~ ., data = iris)


glm.fit$fit$coefficients

Обычно вы можете сделать это, вызвав summary() для объекта glm, но я пытаюсь использовать tidymodels здесь.

1 Ответ

4 голосов
/ 12 июля 2020

Вы можете попробовать: 

library(broom)
library(tidymodels)

glm.fit <- 
  logistic_reg(mode = "classification") %>%
  set_engine(engine = "glm") %>% 
  fit(Species ~ ., data = iris)

tidy(glm.fit)

# A tibble: 5 x 5
  term         estimate std.error  statistic p.value
  <chr>           <dbl>     <dbl>      <dbl>   <dbl>
1 (Intercept)     16.9    457457.  0.0000370    1.00
2 Sepal.Length   -11.8    130504. -0.0000901    1.00
3 Sepal.Width     -7.84    59415. -0.000132     1.00
4 Petal.Length    20.1    107725.  0.000186     1.00
5 Petal.Width     21.6    154351.  0.000140     1.00
...