“statsmodels”或其他 Python 包是不是提供与 R 的“step”功能等效的功能?

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【中文标题】“statsmodels”或其他 Python 包是不是提供与 R 的“step”功能等效的功能?【英文标题】:Does 'statsmodels' or another Python package offer an equivalent to R's 'step' function?“statsmodels”或其他 Python 包是否提供与 R 的“step”功能等效的功能? 【发布时间】:2014-04-21 03:19:55 【问题描述】:

R 的 step 功能是否有 statsmodels 或其他 Python 等效项,用于使用 AIC 选择基于公式的模型?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

我真的怀疑你在做和我一样的在线课程——下面的内容可以让你得到正确的答案。如果手头的任务计算量不是很大(并且不在课程中),那么我们可以回避 step 函数的所有智能细节,只尝试预测变量的所有子集。

对于每个子集,我们可以将AIC 计算为ACI = 2*nvars - 2*result.llf。 然后我们只需要找到一个具有最小 AIC 的子集:

import itertools
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
AICs = 
for k in range(1,len(predictorcols)+1):
    for variables in itertools.combinations(predictorcols, k):
        predictors = train[list(variables)]
        predictors['Intercept'] = 1
        res = sm.OLS(target, predictors).fit()
        AICs[variables] = 2*(k+1) - 2*res.llf
pd.Series(AICs).idxmin()

【讨论】:

好方法。最后,我只是在 R 中完成,并将模型复制到 Python 中。【参考方案2】:

第一个答案对我不起作用,但下面的答案对我有用。大量抄袭 Kostya。

AICs = 
for k in range(1,len(predictorcols)+1):
    for variables in itertools.combinations(predictorcols, k):
        predictors = list(variables)
        i = True
        independent =''
        for p in predictors:
            if i:
                independent = p
                i=False
            else:
                independent+='+ '.format(p)
        regresion = '$DependentVariable$ ~ '.format(independent)
        res = sm.ols(regresion, data=train).fit()
        AICs[variables] = 2*(k+1) - 2*res.llf
pd.Series(AICs).idxmin()

【讨论】:

以上是关于“statsmodels”或其他 Python 包是不是提供与 R 的“step”功能等效的功能?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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