如何查看系数显著性水平呢
时间: 2023-07-16 10:10:38 浏览: 59
要查看逻辑回归模型中系数的显著性水平,可以使用统计学中的p值(p-value)。p值表示在零假设成立的情况下,观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
在Python中,你可以使用statsmodels库来计算逻辑回归模型的系数显著性水平。以下是一个示例代码:
```python
import statsmodels.api as sm
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 添加常数列作为截距
X = sm.add_constant(X)
# 创建并拟合逻辑回归模型
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()
# 查看系数和p值
coefficients = result.params
p_values = result.pvalues
print("Coefficients:", coefficients)
print("P-values:", p_values)
```
在这个例子中,我们使用iris数据集创建了一个逻辑回归模型。首先,我们使用`sm.add_constant()`函数在特征矩阵`X`中添加了一个常数列,以便拟合截距。然后,我们创建一个`Logit`对象,并使用`fit()`方法对模型进行拟合。最后,我们可以使用`params`属性查看模型的系数,并使用`pvalues`属性查看对应的p值。
请注意,p值通常与显著性水平(如0.05)进行比较,以确定系数是否显著。如果p值小于显著性水平,可以认为该系数是显著的,反之则不显著。