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谁能用statsmodels解释广义线性模型和逻辑回归模型表之间的区别。为什么在执行逻辑回归时两种模型得到不同的结果？
最佳答案
GLM 是广义线性模型，而 Logit 模型特定于具有二元分类的模型。在使用 GLM 模型时，您必须提及可以是二项式(logit 模型)、泊松等的参数族。 Logit 模型中不需要此参数，因为它仅用于二进制输出。输出的差异可能是因为正则化参数。
关于python-3.x - GLM 和带有 statsmodels 的 Logit 模型有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62622779/
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我正在尝试使用 statsmodel 中的 statsmodels.discrete.conditional_models.ConditionalLogit 类。 在jupyter笔记本中导入模块时，
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这个问题类似于confidence and prediction intervals with StatsModels但有一个额外的细微差别: 我的数据是异方差的，我想使用 statsmodels 提
我正在使用 Pandas 的混合物和 StatsModels绘制时间序列分解图。我关注了this answer但是当我调用 plot() 时，它似乎在绘制一个副本。 我的 DataFrame 看起来像
我是一名优秀的程序员,十分优秀！