Question

使用两个API进行逻辑回归时，它们给出不同的系数。即使使用这个简单的示例，它在系数方面也不会产生相同的结果。而且我听从同一主题的旧建议中的建议，例如在sklearn中为参数C设置一个较大的值，因为它会使处罚几乎消失（或设置刑罚=“无”）。

import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn as sk
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import statsmodels.api as sm

n = 200

x = np.random.randint(0, 2, size=n)
y = (x > (0.5 + np.random.normal(0, 0.5, n))).astype(int)

display(pd.crosstab( y, x ))


max_iter = 100

#### Statsmodels
res_sm = sm.Logit(y, x).fit(method="ncg", maxiter=max_iter)
print(res_sm.params)

#### Scikit-Learn
res_sk = LogisticRegression( solver='newton-cg', multi_class='multinomial', max_iter=max_iter, fit_intercept=True, C=1e8 )
res_sk.fit( x.reshape(n, 1), y )
print(res_sk.coef_)

例如，我只运行上面的代码，为statsmodels获得1.72276655，为sklearn获得1.86324749。而且，当多次运行时，它总是给出不同的系数（有时比其他系数更小，但无论如何）。

因此，即使在这个玩具示例中，两个API给出的系数也不同（所以比值比），而实际数据（此处未显示）几乎使它“失控” ...

我错过了什么吗？如何产生相似的系数，例如至少在逗号后的一个或两个数字处产生？

Answer 1

您的代码存在一些问题。

首先，这里显示的两个模型不等效：尽管您将scikit-learn LogisticRegression与fit_intercept=True（这是默认设置）匹配，您不会使用statsmodels这样做；来自statsmodels docs：

默认情况下不包括拦截器，用户应添加。参见statsmodels.tools.add_constant。

这似乎是一个经常引起混淆的地方-例如，参见scikit-learn & statsmodels - which R-squared is correct?（还有答案）。

另一个问题是，尽管您处于二进制分类设置中，但您在multi_class='multinomial'中要求LogisticRegression，但事实并非如此。

第三个问题是，如相关交叉验证线程Logistic Regression: Scikit Learn vs Statsmodels中所述：

在scikit-learn中无法关闭正则化，但是可以通过将调整参数C设置为较大的数量来使其无效。

这使得两个模型在原理上再次变得不可比，但是您已经在此处通过设置C=1e8成功解决了它。实际上，自那时以来（2016），scikit-learn确实添加了一种关闭正则化的方法，方法是根据docs设置penalty='none'：

如果为“无”（liblinear求解器不支持），则不应用任何正则化。

现在应将其视为关闭正则化的规范方法。

因此，将这些更改合并到您的代码中，我们可以：

np.random.seed(42) # for reproducibility

#### Statsmodels
# first artificially add intercept to x, as advised in the docs:
x_ = sm.add_constant(x)
res_sm = sm.Logit(y, x_).fit(method="ncg", maxiter=max_iter) # x_ here
print(res_sm.params)

哪个给出结果：

Optimization terminated successfully.
         Current function value: 0.403297
         Iterations: 5
         Function evaluations: 6
         Gradient evaluations: 10
         Hessian evaluations: 5
[-1.65822763  3.65065752]

，其中数组的第一个元素为截距，第二个为x的系数。在为scikit学习时，我们有：

#### Scikit-Learn

res_sk = LogisticRegression(solver='newton-cg', max_iter=max_iter, fit_intercept=True, penalty='none')
res_sk.fit( x.reshape(n, 1), y )
print(res_sk.intercept_, res_sk.coef_)

结果为：

[-1.65822806] [[3.65065707]]

在机器的数值精度范围内，这些结果实际上是相同的。

针对np.random.seed()的不同值重复该过程不会改变上面显示的结果的本质。

Logistic回归的scikit学习系数与统计模型系数

1 个答案: