Question

我想从""模型中获得逻辑回归的边际效应

我知道您可以使用'.get_margeff（）'将其用于statsmodel logistic回归。 sklearn没有东西吗？我想避免自己做计算，因为我认为错误的余地很大。

    iAmLoaded = True
    Dim i = 0

    For Each LabelOnTheForm As Label In TabControl1.TabPages(i).Controls
        'The problem is at the second iteration of the for loop, it has a button instead of a label
        'How do I design a "If" statement to test if the control I am working with is a label and not a button
        If LabelOnTheForm = Label Then '<--- produces error 'Label' is a class type and cannot be used as an expression
            If DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text <> "" And DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text <> "0" Then
                DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text = (Convert.ToDouble(DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text) + 1).ToString
                DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text = (Convert.ToDouble(DirectCast(LabelOnTheForm, Label).Text) - 1).ToString
                i = i + 1
            Else
                i = i + 1
            End If
        End If
    Next

End Sub

自定义函数的功能与“ sklearn”相同，但是在上述自定义函数中使用sklearn ceof_时可能会有很多错误的余地。

sklearn中是否可以提供一些方法/功能/属性给我边际效应
如果没有，则从ceof_获取另一个库，然后数据到边际效应
如果以上两个答案均否，是否有任何情况自定义功能无法正常运行的情况（例如，使用特定的求解器或 sklearn中的罚款）

Answer 1

几天前我刚达到这个要求。

我的主管给了我我想分享的信息。希望对您有所帮助。

partial_dependence：此方法可以获取您想要的partial dependence或marginal effects。

plot_partial_dependence：此方法可以绘制partial dependence。

这是API参考中的示例代码。

scikit-learn version: 0.21.2

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence, partial_dependence
from sklearn.datasets import make_friedman1
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor


%matplotlib inline


X, y = make_friedman1()

# case1: linear model
lm = LinearRegression().fit(X, y)
# plot the partial dependence
plot_partial_dependence(lm, X, [0, (0, 1)])
# get the partial dependence
partial_dependence(lm, X, [0])

# case2: classifier
clf = GradientBoostingRegressor(n_estimators=10).fit(X, y)
# plot the partial dependence
plot_partial_dependence(clf, X, [0, (0, 1)])
# get the partial dependence
partial_dependence(clf, X, [0])

获得sklearn逻辑回归的边际效应

1 个答案: