python - 在 'pred_table' 中获取模型预测值的 'statsmodels' 信息

Question

在 Python 包中 statsmodels , LogitResults.pred_table可以方便地用于获得“混淆矩阵”，对于任意阈值 t , 对于 Logit表格模型

mod_fit = sm.Logit.from_formula('Y ~ a + b + c', train).fit() 
...
mod_fit.pred_table(t) 
#Conceptually: pred_table(t, predicted=mod_fit.predict(train), observed=train.Y)

有没有办法获得测试数据的等效信息？例如，如果我

pred = mod_fit.predict(test)

我如何获得相当于

mod_fit.pred_table(t, predicted=pred, observed=test.Y)

有没有办法获取 statsmodels要做到这一点(例如，一种从 LogitResults 和 pred 构建 train.Y 实例的方法)，还是需要“手动”完成——如果是，如何>

Answer 1

这是个好主意，而且很容易添加。你能发个 github issue关于它？您可以使用以下代码执行此操作

import numpy as np
pred = np.array(mod_fit.predict(test) > threshold, dtype=float)
table = np.histogram2d(test.Y, pred, bins=2)[0]