Python-广义线性模型系数

Question

我正在比较Python中的不同回归模型（线性，多项式和样条曲线），以获得对数对数curve的斜率系数，并在以后插入新曲线。

我在这里使用最后一段代码（Ctrl +'Generating natural三次三次样条'）：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/introduction-regression-splines-python-codes/），我打印了对应于我的数据集的summary。

我的问题：摘要中的系数是斜率的系数，还是与统计模型GML（在这种情况下为二项式回归）有关？

代码如下：

from patsy import dmatrix
import statsmodels.api as sm

# Generating natural cubic spline
transformed_x3 = dmatrix("cr(train,df = 3)", {"train": X_train}, return_type='dataframe') 
fit3 = sm.GLM(y_train, transformed_x3).fit()

# Prediction on validation set
pred3 = fit3.predict(dmatrix("cr(valid, df=3)", {"valid": X_valid}, return_type='dataframe'))

xp = np.linspace(3e+04, 5e+06, 50)
pred3 = fit3.predict(dmatrix("cr(xp, df=3)", {"xp": xp}, return_type='dataframe'))

print (fit3.summary())

预先感谢您的帮助！