python - Sklearn 和 StatsModels 给出了截然不同的逻辑回归答案

Question

我正在对 bool 值 0/1 数据集进行逻辑回归(预测某个年龄给你一定数量的薪水的概率)，我得到了 sklearn 和 StatsModels 非常不同的结果，其中 sklearn 是非常错误的。
我已将 sklearn 惩罚设置为 None 并将拦截项设置为 false 以使该函数更类似于 StatsModels，但我不知道如何让 sklearn 给出合理的答案。
灰线是 0 或 1 处的原始数据点，我只是将绘图上的 1 缩小到 0.1 以使其可见。
变量:

# X and Y
X = df.age.values.reshape(-1,1)
X_poly = PolynomialFeatures(degree=4).fit_transform(X)
y_bool = np.array(df.wage.values > 250, dtype = "int")

# Generate a sequence of ages
age_grid = np.arange(X.min(), X.max()).reshape(-1,1)
age_grid_poly =  PolynomialFeatures(degree=4).fit_transform(age_grid)

代码如下:

# sklearn Model
clf = LogisticRegression(penalty = None, fit_intercept = False,max_iter = 300).fit(X=X_poly, y=y_bool)
preds = clf.predict_proba(age_grid_poly)

# Plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
ax.scatter(X ,y_bool/10, s=30, c='grey', marker='|', alpha=0.7)
plt.plot(age_grid, preds[:,1], color = 'r', alpha = 1)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Wage')
plt.show()

sklearn result

# StatsModels
log_reg = sm.Logit(y_bool, X_poly).fit()
preds = log_reg.predict(age_grid_poly)
# Plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
ax.scatter(X ,y_bool/10, s=30, c='grey', marker='|', alpha=0.7)
plt.plot(age_grid, preds, color = 'r', alpha = 1)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Wage')
plt.show()

StatsModels result

Answer 1

一旦我没有数据集或 scikit-learn 和 statsmodels 的特定版本，我就无法准确地重现结果。但是，我认为您无法成功删除代码中的正则化参数。文档指出您应该传递字符串 'none' ，不是常数 None .
请引用sklearn.linear_model.LogisticRegression文档:

penalty{‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’}, default=’l2’ Used tospecify the norm used in the penalization. The ‘newton-cg’, ‘sag’ and‘lbfgs’ solvers support only l2 penalties. ‘elasticnet’ is onlysupported by the ‘saga’ solver. If ‘none’ (not supported by theliblinear solver), no regularization is applied.

我认为通过调查系数而不是使用绘图更容易理解差异。
您可以直接使用属性 coef_ 进行调查。对于 scikit-learn 模型和 params对于 statsmodels 模型。
从逻辑上讲，如果未正确禁用正则化参数，您应该期望 scikit-learn 模型中的系数较低。