Я хотів би провести порядкову логістичну регресію в Python - для змінної відповіді з трьома рівнями та з кількома пояснювальними факторами. statsmodelsПакет підтримує двійковий логит і модель полиномиального логіт (MNLogit), але не впорядковану логит. Оскільки основна математика не така вже й інша, мені цікаво, чи можна її легко реалізувати, використовуючи ці? (Крім того, інші пакети Python, які працюють, високо оцінені.)
1
Єдиний код в Python , що я знаю це по Fabian побачити statsmodels випуск github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Я думаю, що це не буде складно реалізувати для статистичних моделей, але ніхто ще не зголосився.
—
Йозеф
Це не Python, але в R
—
Френк Харрелл
ormфункція в rmsпакеті ефективно обробляє тисячі рівнів змінної відповіді.
У поєднанні з коментарем w / @ FrankHarrell вище, зверніть увагу, що ви можете викликати R функції з Python w / rpy2 (див. Також: Посібник Slug по Python ).
—
gung - Відновіть Моніку
Це, мабуть, тематично, оскільки це питання не є чистим запитом коду - чи можна замовити впорядковану модель Logit з обчислювальних інгредієнтів двійкового logit, і MNLogit мені здається питанням із статистичним характером ( навіть якщо остаточне рішення виявиться чимось на кшталт "ні, використовуйте інший пакет")
—
Silverfish
Дійсно, я застосував модулі R через rpy2, а також спростив специфікацію своєї моделі до двійкового logit.
—
Хаді