Question

我使用stats.models运行了Logit模型，并声明了具有预测值的序列：

M1 = sm.Logit(y_train, X_train)
M1_results = M1.fit()
y_pred = M1_results.predict(X_train)  # This returns a series

y_pred是一个介于0到1之间的值的序列。我想通过将它们与任意截止值进行比较来有条件地覆盖其值。

基本上，如果M1_pred <= 0.7的第i- 个元素被0覆盖。否则，请用1覆盖。

我尝试将for和if循环组合在一起：

for i in y_pred:
    if i <= 0.7:
        i = 0
    else:
        i = 1

这怎么没覆盖y_pred中的任何值？

我不得不求助于切片（如建议here）：

y_pred[y_pred <= 0.7] = 0
y_pred[y_pred >  0.7] = 1

当我转向多类模型时，这将带来不便。如何使用for和if表示法获得相同的结果？

PS：不好意思。我最近从R转到了Python，一切真的很混乱。

Answer 1

如果y_pred是列表的实例，则可以使用enumerate函数对带有索引的列表进行迭代。这样您就可以通过列表中的索引设置项目的值。

代码：

for i, item in enumerate(y_pred):
    if item <= 0.7:
        y_pred[i] = 0
    else:
        y_pred[i] = 1

或者您可以使用这种单线：

y_pred = [0 if item <= 0.7 else 1 for item in y_pred]

或更简单：

y_pred = [int(item > 0.7) for item in y_pred]

Answer 2

here说明了您尝试执行的操作无效的原因。基本上，您无法修改要循环的元素。

要遵循for和if语句，您可以采取以下措施：

for i in range(len(y_pred)):
    if y_pred[i] <= 0.7:
        y_pred[i] = 0
    else:
        y_pred[i] = 1

但是我不明白为什么即使在多类情况下也不能坚持切片。但是我想这是另一个问题。