Question

我有兴趣在python中运行有序的logit回归（使用pandas，numpy，sklearn或者那个生态系统）。但我找不到任何方法来做到这一点。我的谷歌技能缺乏吗？或者这不是在标准包中实现的东西吗？

Answer 1

如果您正在寻找有序逻辑回归，看起来您可以在Fabian Pedregosa's minirank repo on GitHub中找到它。

（Hattip to @elyase，最初在该问题的评论中提供了链接。）

Answer 2

更新： Logit 和 Probit Ordinal 回归模型现已内置到 statsmodels 中。

https://www.statsmodels.org/devel/examples/notebooks/generated/ordinal_regression.html

from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModel

上面的文档中给出了示例。例如：

import pandas as pd
from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModel
url = "https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/ologit.dta"
data_student = pd.read_stata(url)

mod_log = OrderedModel(data_student['apply'],
                        data_student[['pared', 'public', 'gpa']],
                        distr='logit')

res_log = mod_log.fit(method='bfgs', disp=False)
res_log.summary()

问题在于 statsmodels 的开发版本远远领先于发布版本。他们说安装开发版的 statsmodels 可以日常使用。所以我做到了：

pip3 install git+git://github.com/someuser/someproject.git

Python中的Ordered Logit？

2 个答案: