Я (a Python newb ie) пишу код Python для mimi c выходов в SAS и хочу запустить полиномиальную логистическую регрессию c для набора данных SAS Wallet. Раньше я делал обычную регрессию logisti c для других данных, используя statsmodels.Lo git, но теперь я использую statsmodels.MNLo git. Согласно API (https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.MultinomialResults.html#statsmodels .discrete.discrete_model.MultinomialResults ) в подогнанной модели MultinomialResults есть метод .wald_test (), но он выдает " TypeError: декодирование в str: требуется объект, похожий на байты, найден кортеж", когда я пытаюсь использовать его со значением параметра String / tuple для r_matrix (также нет примеров того, как следует использовать тест на странице wald_test () (https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.MultinomialResults.wald_test.html#statsmodels .discrete.discrete_model.MultinomialResults.wald_test ).
Это код, который я ввожу (где df - это pandas фрейм данных кошелька):
#Define X and Y
X = df[['Male','Business','Punish','Explain']]
X = sm.add_constant(X)
Y = df['Wallet']
#Fit model
mnlogit_1 = sm.MNLogit(Y,X).fit()
#Run Wald test (on constant)
wald = ('const = 0')
Results = mnlogit_1.wald_test(wald)
print("const:", Results)
Тот же код работает для sm.Lo git () в другом наборе данных (тот, который работает с биномиальной логисти c регрессией). Кто-нибудь знает, что происходит не так? Спасибо :)