Почему отрицательная биномиальная модель выбрасывает ошибки?

Question

Я выполняю 2 модели, чтобы соответствовать моему набору данных. Модель Пуассона работает без каких-либо ошибок. Но для того же набора данных отрицательный бином не работает. Может кто-нибудь сказать мне, что означают ошибки?

from statsmodels.formula.api import NegativeBinomial 

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train).fit()
print(m1.summary())

Я получаю следующие ошибки в модели:

1) RuntimeWarning: деление на ноль, встречающееся в журнале llf = coeff + size np.log (prob) + endog np.log (1-prob)

2) RuntimeWarning: недопустимое значение, встречающееся при умножении dparams = exog * a1 * (y-mu) / (mu + a1)

4) RuntimeWarning: недопустимое значение, встречающееся в true_divide dparams = exog * a1 * (y-mu) / (mu + a1)

5) RuntimeWarning: недопустимое значение, встречающееся в true_divide - np.log (a1 + mu) - (y-mu) / (a1 + mu)). sum () * da1

Модель пуассоновской регрессии работает хорошо, но отрицательный бином представляет ошибки. Пожалуйста, помогите.

Answer 1

Возможно, исходный набор данных не был должным образом очищен / предварительно обработан. Вы можете увидеть в документах , что вы можете добавить еще один аргумент, например:

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train, missing='drop').fit()

Это может заставить ошибки исчезнуть, но вам, вероятно, следует сначала посмотреть и подумать о данных, прежде чем просто отбрасывать строки с пропущенными значениями.