python - 评分统计模型 Logit

Question

我似乎无法弄清楚对逻辑回归模型进行评分的语法。

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

这是我得到的回溯(很抱歉格式丑陋，不知道如何修复它......)

<小时/>

  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) 第881章 第882章

376             exog = self.exog
377         if not linear:

--> 378 返回 self.cdf(np.dot(exog, params)) 第379章: [第 380 章]

ValueError:矩阵未对齐

Answer 1

您将常数包含在估计中，但没有包含在预测中。

用于预测的解释变量需要相同数量的变量，如果用于估计，则包括一个常量:

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

向数据框中添加常量列通常很有用，这样我们就有了一组一致的变量，包括常量。

相关:公式接口(interface)也会在调用预测时执行一些自动转换(如果它们已在模型中使用)。