statsmodels.formula.api
中的glm
函数用于拟合广义线性模型(Generalized Linear Model)。在分类问题中,如果因变量是分类变量,通常需要为因变量指定一个参考类别(reference category)。这样做是为了在模型中比较其他类别与参考类别之间的差异。
广义线性模型是一种统计模型,它扩展了线性回归模型,允许因变量不符合正态分布或因变量与自变量之间的关系不是线性的。glm
函数可以处理多种类型的因变量,包括二分类、多分类和计数数据。
在statsmodels.formula.api
中,可以通过在公式中指定参考类别来为因变量设置参考类别。例如,假设我们有一个数据集df
,其中因变量y
有三个类别:'A', 'B', 'C',我们希望将'A'作为参考类别。
import statsmodels.formula.api as smf
# 假设数据集df中有因变量'y'和自变量'x1', 'x2'
model = smf.glm('y ~ x1 + x2', data=df, family=sm.families.Binomial()).fit()
# 指定'A'为参考类别
df['y'] = df['y'].astype('category')
df['y'].cat.set_categories(['A', 'B', 'C'], inplace=True)
model_ref = smf.glm('y ~ C + B', data=df, family=sm.families.Binomial()).fit()
在这个例子中,C
和B
分别表示类别'C'和'B'相对于参考类别'A'的效应。
通过以上方法,你可以有效地使用statsmodels.formula.api
中的glm
函数,并为因变量指定参考类别。
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