とある分析において、pythonのstatsmodelsを用いてロジスティック回帰に挑戦しています。
最初はsklearnのlinear_modelを用いていたのですが、分析結果からp値や決定係数等の情報を確認することができませんでした。
そこで、statsmodelsに変更したところ、詳しい分析結果を確認することはできたのですが、以下の課題に直面しました。
【課題(目標)】
ロジスティック回帰の結果 (重み・切片・p値・モデルの精度) をそれぞれ取得したい
結果はsummary()で表示することはできるのですが、個々の情報を取得する方法がわかりませんでした。
ご存知の方、ご教授いただけないでしょうか。
以下に環境を記載します。
OS:macOS Sierra
Python:Python3.6.1
【現段階のコード (大まかな流れ)】
python
1import statsmodels.formula.api as smf 2 3# 変数の定義 4X = 説明変数のデータ (pd.DataFrame型をas_matrixに変換) 5Y = 被説明変数のデータ (pd.DataFrame型をas_matrixに変換) 6 7# ロジスティック回帰 8model = smf.Logit(Y,X) 9result = model.fit() 10 11# 結果を表示 12print(result.summary())
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