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Accepted
Giampaolo Levorato
Asked: 2024-08-21 18:35:55 +0800 CST

Como obter coeficientes do modelo glm em python

  • 772

Treinei o seguinte modelo glm em Python:

fitGlm = smf.glm( listOfInModelFeatures,
              family=sm.families.Binomial(),data=train, freq_weights = train['model_weight']).fit()

Em seguida, produzi o resumo do modelo treinado:

    print(fitGlm.summary())

que fornece o seguinte relatório:

                 Generalized Linear Model Regression Results                  
==============================================================================
Dep. Variable:                 Target   No. Observations:              1065046
Model:                            GLM   Df Residuals:               4361436.81
Model Family:                Binomial   Df Model:                            8
Link Function:                  Logit   Scale:                          1.0000
Method:                          IRLS   Log-Likelihood:            -6.1870e+05
Date:                Wed, 21 Aug 2024   Deviance:                   1.2374e+06
Time:                        10:27:37   Pearson chi2:                 4.01e+06
No. Iterations:                     8   Pseudo R-squ. (CS):             0.1479
Covariance Type:            nonrobust                                         
===============================================================================
                  coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------
Intercept       3.2619      0.003   1126.728      0.000       3.256       3.268
e1_a_11_sp      0.9318      0.004    256.254      0.000       0.925       0.939
sp_g_37         0.5850      0.006    102.522      0.000       0.574       0.596
sp_f3_35        0.6510      0.005    135.114      0.000       0.642       0.660
e1_a_07_sp      0.4930      0.006     79.698      0.000       0.481       0.505
e1_e_02_sp      0.9956      0.008    120.253      0.000       0.979       1.012
e1_b_03_sp      0.7493      0.013     56.539      0.000       0.723       0.775
e2_k_02_spa     0.4996      0.014     34.512      0.000       0.471       0.528
ea5_s_01_sp     0.3305      0.008     41.524      0.000       0.315       0.346
===============================================================================

Pergunta : como obtenho a lista de coeficientes para cada recurso (incluindo a interceptação)? Quero dizer, como consigo algo assim?

[3.2619,0.9318,0.5850,0.6510,0.4930,0.9956,0.7493,0.4996,0.3305]

Desde já, obrigado.

python

2 respostas

  1. Best Answer

    Para extrair a lista de coeficientes do seu modelo GLM treinado em Python usando statsmodels, você pode usar o atributo params do objeto de modelo ajustado. Isso lhe dará um objeto pandas.Series onde o índice contém os nomes dos recursos (incluindo a interceptação) e os valores são os coeficientes correspondentes.

    Veja como você pode fazer isso:

    # Extract the coefficients from the fitted model
coefficients = fitGlm.params

# Convert the coefficients to a list
coefficients_list = coefficients.tolist()

# Print the list of coefficients
print(coefficients_list)

    Explicação: fitGlm.params: Isso fornece um pandas.Series com os nomes dos recursos como índice e os coeficientes correspondentes como valores. tolist(): Este método converte pandas.Series em uma lista Python, que fornece apenas os coeficientes numéricos. Dado o seu exemplo, este código produzirá a lista:

    [3.2619, 0.9318, 0.5850, 0.6510, 0.4930, 0.9956, 0.7493, 0.4996, 0.3305]

    Esta lista inclui o intercepto como o primeiro valor seguido pelos coeficientes de cada recurso na ordem em que aparecem no modelo.

    • 1

  2. Ordenado!

    Eu preciso usar algo assim:

    print(fitGlm.params["e1_a_11_sp"])
print(fitGlm.params["sp_g_37"])
    • 0

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