我正在使用statsmodels运行逻辑回归，并试图找到回归的分数。文档并没有真正提供有关score方法的更多信息，这与sklearn不同，后者允许用户传递具有y值和回归系数的测试数据集，即lr.score(test_data, target)。我应该如何以及如何将参数传递给statsmodels的得分函数？文档：http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.Logit.score.html#statsmodels.discrete.discrete_model.Logit.score
答案 0 :(得分：2)
在统计和计量经济学中，score通常指的是对数似然函数的导数。这是statsmodels中使用的定义。
用于二元因变量的分类或回归的预测性能度量在statsmodel中基本上被忽略了。 这里有一个拉开请求 https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/1577
statsmodels确实具有连续因变量的性能度量。
答案 1 :(得分：0)
您传递模型参数，即预测变量的系数。但是，该方法不能按照您的想法执行：它返回模型的score vector，而不是其预测的准确性（如scikit-learn score方法）。