Python中的有限逻辑回归

Question

scikit-learn中的standard logistic regression solver假定回归方程：

P(X) = 1/ (1 + exp(b0 + b1*X1 + ... + bn*Xn))

..并使用各种求解器例程求解b。

对于一个特定的项目，我想在0-a（而不是0-1）之间限制回归方程，并添加一个变量c来使独立变量Xk居中，例如

P(X) = a / (1 + exp((b0 + b1*X1 + .. + bn*Xn) * (Xk  - c)))

求解a，b和c。

关于如何修改logistic.py以实现此目标的任何想法/想法？我想到了修改expit函数以反映更改后的方程式。但是，如何让求解器知道还包括新变量a和c？有可用的脚本能够处理我修改的逻辑回归方程吗？

Answer 1

目前尚不清楚您需要什么，但

P(X) = a / (1 + exp(b0 + b1*X1 + .. + bn*Xn) * (Xk  - c))

与

相同

P(X) = a / (1 + exp(b0 + b1*X1 + .. + bn*Xn + log(Xk)/log(c))

因此将c替换为exp(1/bk)