statsmodel泊松预测返回浮点数而不是整数

Question

所以我使用statsmodel包对我的数据集进行泊松回归，我确保我的训练y确实是计数和整数。但是，当我打印预测值（testmodely below）时，它们是浮点数。

我非常困惑，我希望它们是整数，因为输入数据和拟合到模型的是整数，而泊松输出计数数据。你知道我在哪里弄错了吗？先谢谢了。

import statsmodels.api as sm
poi_model = sm.GLM(trainingy,trainingx, family=sm.families.Poisson())
poi_results = poi_model.fit()
paramet = poi_results.params
testmodely = poi_model.predict(paramet, testx, linear=False)

Answer 1

泊松模型预测平均值，即泊松随机变量的预期值或强度。这通常不是整数。假设分布假设是正确的，使用泊松强度我们可以获得新观测的完整分布。

这类似于逻辑回归或logit，其中预测是观察事件或类别的概率。这也是相应随机变量的平均值或期望值。 在分类问题中，概率被最可能类的赋值所取代，即二进制0,1而不是实数。