统计模型得分答案

【问题标题】：Statsmodels score统计模型得分
【发布时间】：2014-06-06 02:57:02
【问题描述】：

我正在使用 statsmodels 运行逻辑回归，并试图找到我的回归分数。与sklearn 不同，该文档并没有真正提供有关score 方法的太多信息，sklearn 允许用户通过具有 y 值和回归系数的测试数据集，即lr.score(test_data, target)。我应该将什么以及如何将参数传递给statsmodels 的评分函数？文档：http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.Logit.score.html#statsmodels.discrete.discrete_model.Logit.score

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在统计学和计量经济学中score 通常指对数似然函数的导数。这就是 statsmodels 中使用的定义。

统计模型中很大程度上忽略了使用二元因变量进行分类或回归的预测性能度量。一个开放的拉取请求在这里 https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/1577

statsmodels 确实有针对连续因变量的性能度量。

【讨论】：

【解决方案2】：

您将模型参数传递给它，即预测变量的系数。但是，该方法并没有像您认为的那样做：它返回模型的 score vector，而不是其预测的准确性（如 scikit-learn score 方法）。

【讨论】：

有没有办法像在sklearn 中一样在statsmodels 中实现score 方法？
@Blackholify 我真的不明白你的意思：不，方法名称显然是为其他东西保留的；是的，您可以轻松地将平均准确度实现为np.mean(predictions == true_labels)。