coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit)改为python
时间: 2024-03-14 18:47:34 浏览: 22
在Python中,可以使用numpy库中的`np.column_stack`函数将三个拟合结果按列合并成一个矩阵,即:
```python
import numpy as np
coef_mat = np.column_stack((prob_fit, logit_fit, linear_fit))
```
其中,`prob_fit`、`logit_fit`、`linear_fit`分别表示基于概率的模型、基于逻辑回归的模型和基于线性回归的模型的系数矩阵。`column_stack`函数将它们按列合并成一个矩阵`coef_mat`,每一行表示相应的系数值,而每一列则对应于三个拟合结果中的一个。
相关问题
prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) #改为python
在Python中,使用statsmodels库中的glm()函数可以实现类似的功能。下面是代码示例:
```python
import statsmodels.api as sm
# probit建模
probit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit))
probit_fit = probit_model.fit()
prob_fit = probit_fit.params
# logit建模
logit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.logit))
logit_fit = logit_model.fit()
logit_fit = logit_fit.params
# 线性回归建模
linear_model = sm.OLS(y, sm.add_constant(x))
linear_fit = linear_model.fit()
linear_fit = linear_fit.params
# 合并系数矩阵
coef_mat = np.column_stack((prob_fit, logit_fit, linear_fit))
```
其中,add_constant()函数用于在原始的特征矩阵x中添加一列常数项,以便拟合截距。sm.families.Binomial()表示使用二项分布作为响应变量的分布模型,link参数用于指定链接函数,probit表示使用probit函数,logit表示使用logistic函数,identity表示使用恒等函数。最后,np.column_stack()函数用于将三个系数数组按列合并成一个系数矩阵。
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
这段代码的作用是将三个模型的系数矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。其中,`prob_fit.theta_`是`GaussianNB`模型的系数矩阵,`logit_fit.coef_`是`LogisticRegression`模型的系数矩阵,`linear_fit.coef_`是`LinearRegression`模型的系数矩阵。
具体来说,`prob_fit.theta_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵,其中`n`是特征的数量;`logit_fit.coef_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵;`linear_fit.coef_`是一个形状为`(1, m)`的矩阵,其中`m`是特征的数量。为了将它们按列合并成一个矩阵,我们需要先将`prob_fit.theta_`转换成形状为`(n, 1)`的矩阵,然后再使用`np.column_stack`函数进行列合并。
具体的代码如下所示:
```python
prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_)
prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1)
coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))
```
这里使用了`np.squeeze`函数将`prob_fit.theta_`的维度从`(1, n)`压缩成`(n,)`,然后使用`reshape`函数将其转换成`(n, 1)`的矩阵。最后,使用`np.column_stack`函数将三个矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。
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