Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果评价

Hosmer-Lemeshow拟合优度检验是一种用于评价分类模型拟合优度的方法。该方法将样本根据预测概率分成若干组，然后比较每组的实际发生率和预测值所对应的发生率之间的差异，以此评估模型的拟合优度。

Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的结果通常是一个p值，该值越小表示模型的拟合优度越差。通常情况下，如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即认为模型的拟合优度不好。相反，如果p值大于0.05，则接受原假设，即认为模型的拟合优度良好。

需要注意的是，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验并不是用于评估模型的预测能力的方法，它只是用于评估模型的拟合优度。因此，在使用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验时，应该同时考虑模型的预测能力和拟合优度。

相关问题

Hosmer-Lemeshow检验

Hosmer-Lemeshow检验是一种用于评估分类模型拟合优度的统计检验方法。它主要用于评估 logistic 回归模型在实际观测值和预测概率之间的拟合程度。该检验基于观测值和预测概率按照预先定义的分组进行比较。

Hosmer-Lemeshow检验的原假设是模型完全拟合数据，即预测概率与实际观测值完全一致。如果检验的结果拒绝了原假设，则意味着模型的拟合效果不佳，存在一定的误差。

在进行Hosmer-Lemeshow检验时，通常需要将数据分为若干组（例如10组），每组中包含相同数量的观测值。然后计算每组中实际观测值和预测概率之间的差异，并使用适当的统计指标（例如Pearson卡方统计量）来判断模型的拟合优度。

总之，Hosmer-Lemeshow检验是一种常用的评估分类模型拟合优度的方法，可用于判断模型在不同数据分组下的预测效果是否与实际观测值相符。

#Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 import statsmodels.api as sm # 构造样本数据 y_test=np.array(y_test) y_svc_proba=np.array(y_svc_proba) #随机森林 # 将数据按照预测值从小到大排序 order_svc = y_svc_proba.argsort() #随机森林 y_test_order_svc = y_test[order_svc] y_svc_proba_order_svc = y_svc_proba[order_svc] # 将数据分为10组 n_groups = 10 group_size = len(y_test_order_svc) // n_groups groups_svc = [] for i in range(n_groups): groups_svc.append((y_test_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size], y_svc_proba_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size])) # 计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异 g = np.zeros(n_groups) e = np.zeros(n_groups) for i in range(n_groups): g[i] = groups_svc[i][0].mean() e[i] = groups_svc[i][1].mean() # 使用statsmodels库进行拟合优度检验 hl = sm.stats.diagnostic.het_breuschpagan(y_test_order_svc - y_svc_proba_order_svc, np.column_stack((y_svc_proba_order_svc, np.ones(len(y_test_order_svc))))) print("Hosmer-Lemeshow test statistic: {:.3f}, p-value: {:.3f}".format(hl[0], hl[1]))

这段代码实现了随机森林模型的 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验。首先，将预测结果按照从小到大的顺序排序，然后将数据分为10组。接着，计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异，并使用 statsmodels 库进行拟合优度检验。最终输出 Hosmer-Lemeshow test statistic 和 p-value。