负二项式模型为什么会引发错误？

Question

我正在执行2个模型以适合我的数据集。泊松模型在运行时未引发任何错误。但是对于同一数据集，负二项式不起作用。有人可以告诉我这些错误是什么意思吗？

from statsmodels.formula.api import NegativeBinomial 

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train).fit()
print(m1.summary())

我在模型中遇到以下错误：

1）RuntimeWarning：除以日志中遇到的零 llf = coeff + size np.log（prob）+ endog np.log（1-prob）

2）RuntimeWarning：在乘法中遇到无效的值   dparams = exog * a1 *（y-mu）/（mu + a1）

4）RuntimeWarning：true_divide中遇到无效的值   dparams = exog * a1 *（y-mu）/（mu + a1）

5）RuntimeWarning：true_divide中遇到无效的值   -np.log（a1 + mu）-（y-mu）/（a1 + mu））。sum（）* da1

泊松回归模型运行良好，但负二项式引发了错误。请帮忙。

Answer 1

可能是原始数据集未得到充分清理/预处理。可以在docs中看到，您可以在其中添加另一个参数，如下所示：

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train, missing='drop').fit()

这可能会使错误消失，但是在删除缺少值的行之前，您应该首先查看并考虑数据。