python 模型的hosmer-lemeshow拟合优度检验

Hosmer-Lemeshow拟合优度检验是一种用于测试分类模型拟合度的方法，它的原理是将数据分为若干个组，在每个组内比较实际的响应率与模型预测的响应率之间的差异。在Python中，你可以使用`statsmodels`库来进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验。

下面是一个示例代码，展示如何使用`statsmodels`库来进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 假设你已经有了你模型的预测值和实际值
y_predict = [0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.1, 0.4, 0.6, 0.8]
y_true = [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]

# 将数据分组，这里将数据分为五组
num_groups = 5
grouped_data = sm.stats.SquareRootRule().split(y_predict, num_groups)

# 计算每组的实际响应率和预测响应率
observed = np.zeros(num_groups)
predicted = np.zeros(num_groups)
for i in range(num_groups):
    group_indices = grouped_data[i]
    observed[i] = np.mean([y_true[j] for j in group_indices])
    predicted[i] = np.mean([y_predict[j] for j in group_indices])

# 计算Hosmer-Lemeshow检验统计量
hl_statistic = np.sum((observed - predicted) ** 2 / predicted)

# 计算P值
p_value = 1 - stats.chi2.cdf(hl_statistic, num_groups - 2)

# 输出结果
print('Hosmer-Lemeshow test statistic: {:.3f}'.format(hl_statistic))
print('P-value: {:.3f}'.format(p_value))

在这个例子中，我们首先将预测值和实际值分成了五组，然后计算每一组的实际响应率和预测响应率。接着，我们计算了Hosmer-Lemeshow检验统计量和P值，以确定我们的模型是否能够很好地拟合数据。

请注意，这个示例仅仅是一个基本的例子，你需要根据你的实际需求来调整分组数量和其他参数。