statsmodels.api收敛失败
statsmodels.api convergence failure
我正在尝试从以下位置获取特定值:
result = logit.fit()
print result.summary()
Logit Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y No. Observations: 8039
Model: Logit Df Residuals: 8033
Method: MLE Df Model: 5
Date: Tue, 15 Sep 2015 Pseudo R-squ.: 0.01873
Time: 10:54:35 Log-Likelihood: -1851.0
converged: True LL-Null: -1886.4
LLR p-value: 7.422e-14
我想从converged中得到值(上面是True
)
我找不到从摘要中获取该值的方法。
有没有办法知道模型是否收敛?
优化例程提供的附加信息存储在 mle_retvals
中。这应该适合你:
from statsmodels.discrete.discrete_model import Logit
import numpy as np
np.random.seed(42)
n, d = 20, 10
y = np.random.randint(2, size=n)
X = np.random.rand(n, d)
res = Logit(y, X).fit()
did_converge = res.mle_retvals["converged"]
我正在尝试从以下位置获取特定值:
result = logit.fit()
print result.summary()
Logit Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y No. Observations: 8039
Model: Logit Df Residuals: 8033
Method: MLE Df Model: 5
Date: Tue, 15 Sep 2015 Pseudo R-squ.: 0.01873
Time: 10:54:35 Log-Likelihood: -1851.0
converged: True LL-Null: -1886.4
LLR p-value: 7.422e-14
我想从converged中得到值(上面是True
)
我找不到从摘要中获取该值的方法。
有没有办法知道模型是否收敛?
优化例程提供的附加信息存储在 mle_retvals
中。这应该适合你:
from statsmodels.discrete.discrete_model import Logit
import numpy as np
np.random.seed(42)
n, d = 20, 10
y = np.random.randint(2, size=n)
X = np.random.rand(n, d)
res = Logit(y, X).fit()
did_converge = res.mle_retvals["converged"]