如何对 patsy 矩阵进行 sm.Logit 回归？

Question

我想为 P(wage > 250) 的四个自由度的自然三次样条函数创建一个 Logit 图，但由于某种原因出现错误。我不明白为什么，因为OLS工作正常。

这是代码（它应该可以在没有任何调整的情况下完全工作，当然，有问题的部分除外）：

import pandas as pd
from patsy import dmatrix
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(7,5))
df = pd.read_csv('http://web.stanford.edu/~oleg2/hse/wage/wage.csv').sort_values(by=['age'])
ind_df = df[['wage', 'age']].copy()

plt.xlabel('Age', fontsize=15)
plt.ylabel('Wage', fontsize=15)
plt.ylim((0,333))

d = 4
knots = [df.age.quantile(0.25), df.age.quantile(0.5), df.age.quantile(0.75)]

my_spline_transformation = f"bs(train, knots={knots}, degree={d}, include_intercept=True)"

transformed = dmatrix( my_spline_transformation, {"train": df.age}, return_type='dataframe' )

lft = sm.Logit( (df.age > 250), transformed )
y_grid1 = lft.predict(transformed)

plt.show()

错误是：

ValueError: shapes (3000,9) and (3000,9) not aligned: 9 (dim 1) != 3000 (dim 0)

我尝试转置数据框，但结果是一些乱码图。我该如何正确执行此操作？

Answer 1

首先，你的因变量是错误的，应该是df.wage>250而不是df.age>250。

其次，我不确定对于单个变量您是否需要具有 4 个自由度（意味着高达 x^4 多项式）的样条曲线。如果您查看您的数据，它并没有那么复杂：

df = pd.read_csv('http://web.stanford.edu/~oleg2/hse/wage/wage.csv').sort_values(by=['age'])
df['wage_factor'] = (df.wage > 250).astype('int')
fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(8,3))
df.plot.scatter(x='age',y='wage',ax=ax[0])
df.plot.scatter(x='age',y='wage_factor',ax=ax[1])

第三，调用sm.Logit()后，需要适配。请参阅下面的内容：

d = 3
knots = [30,60]

my_spline_transformation = f"bs(train, knots={knots}, degree={d}, include_intercept=True)"
transformed = dmatrix( my_spline_transformation, {"train": df.age}, return_type='dataframe' )

lft = sm.Logit( (df.wage>250), transformed)
res = lft.fit()
y_grid1 = res.predict(transformed)

这些都可以正常工作。我不太确定结果是否有意义，因为在这个例子中，你的目标严重不平衡，逻辑回归会有很大问题。

如何对 patsy 矩阵进行 sm.Logit 回归？

How to make a sm.Logit regresiion on patsy matrix?

python

python-3.x

machine-learning

statsmodels

patsy