得分Statsmodels Logit

Question

我似乎無法弄清楚邏輯回歸模型得分的語法。

logit = sm.Logit(data[response],sm.add_constant(data[features]))
model = logit.fit()
preds = model.predict(data[features])

這是我得到的追溯（抱歉丑陋的格式，不知道如何解決它......）

---

  2     logit = sm.Logit(data[response],sm.add_constant(data[features]))
  3     model = logit.fit()

----> 4 preds = model.predict（data [features]）

878             exog = dmatrix(self.model.data.orig_exog.design_info.builder,
879                     exog)

- > 880返回self.model.predict（self.params，exog，* args，** kwargs）881 882

376             exog = self.exog
377         if not linear:

- > 378返回self.cdf（np.dot（exog，params））379 else：380返回np.dot（exog，params）

ValueError：矩陣未對齊

Answer 1

您將常量包含在估算中但不包括在預測中。

用於預測的解釋變量需要相同數量的變量，包括在估算中使用的常數：

preds = model.predict(sm.add_constant(data[features]))

向數據框添加常量列通常很有用，因此我們有一組一致的變量，包括常量。

相關：如果已在模型中使用公式接口，則還會在預測調用中執行一些自動轉換。

Answer 2

看起來您還需要將常量添加到predict方法中。 假設你正在使用熊貓，它可能會更容易

data['constant'] = 1

並將其添加到您的功能列表中。 或者，您可以使用statsmodels.formula.api.logit的公式界面