如何在 sklearn 中使用 K 折交叉验证进行负二项式回归？

Question

我将在数据集上应用负二项式回归模型，并使用交叉验证 (K-Fold) 检查模型分数和特征的权重和重要性。这是应用 MinMax 缩放器后的数据帧。 w4 是分类变量。

data.head()


     w1      w2      w3      w4     Y
0   0.17    0.44    0.00    2004    1   
1   0.17    0.83    0.22    2004    0   
2   0.00    1.00    0.34    2005    0
3   1.00    0.00    1.00    2005    1
4   1.00    0.22    0.12    2006    3

我使用以下代码获取训练模型在测试数据集上的分数，但似乎在解决模型的训练和测试数据集方面存在问题。如果有人能提供帮助，我将不胜感激。

scores = []
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
for train, test in kfold.split(data):
    model = smf.glm(formula = "Y ~ w1 + w2 + w3 + C(w4)", data=X.iloc[train,:], family=sm.families.NegativeBinomial()).fit()
    scores = scores.append(model.get_prediction(X.iloc[test,:])
    
print(scores)

Answer 1

你定义了X和Y了吗？似乎您正在将 data DataFrame 传递给 kfold.split 方法，但您稍后将 X 和 Y 引用为数据对象。首先尝试设置 X = data[['w1', 'w2', 'w3', 'w4']]，然后像在示例中那样引用它们。

此外，我注意到您覆盖了 scores = model.get_prediction(X.iloc[test,:]) 中的原始 scores 列表例如：

X = data[['w1', 'w2', 'w3', 'w4']].values
Y = data['Y'].values
preds, scores = [], []
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
for train_idx, test_idx in kfold.split(data):
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_test = Y[test_idx]
    model = smf.glm(formula = "Y ~ w1 + w2 + w3 + C(w4)", 
                    data=X_train, 
                    family=sm.families.NegativeBinomial()).fit()
    preds.append(model.get_prediction(X_test))
    scores.append(model.score(X_test, y_test))
print(scores)

如何在 sklearn 中使用 K 折交叉验证进行负二项式回归？

How can I use K-fold cross validation for negative binomial regression in sklearn?

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