Як отримати p-значення та впевнений інтервал у LogisticRegression за допомогою sklearn?

Я будую багаточленну логістичну регресію зі sklearn (LogisticRegression). Але після її завершення, як я можу отримати p-значення та впевнений інтервал своєї моделі? Здається лише, що sklearn забезпечує лише коефіцієнт та перехоплення.

Дуже дякую.

Один з способів отримати довірчі інтервали для початкового завантаження даних, скажімо, $B$ рази і підходять моделям логістичної регресії $m_i$ до набору даних $B_i$ для $i = 1, 2, ..., B$ . Це дає розподіл для оцінюваних параметрів, з яких можна знайти довірчі інтервали.

Коротка відповідь полягає в тому, що sklearn LogisticRegression не має вбудованого методу обчислення р-значень. Ось кілька інших публікацій, де обговорюються рішення цього питання, однак.

/programming/27928275/find-p-value-significance-in-scikit-learn-linearregression

/programming/22306341/python-sklearn-how-to-calculate-p-values