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Accepted
Giampaolo Levorato
Asked: 2024-08-25 17:11:18 +0800 CST

Exportar resumo de modelos de estatísticas () para .png

  • 772

Eu treinei da glmseguinte forma:

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

Os resultados parecem bons:

print(fitGlm.summary())

                 Generalized Linear Model Regression Results                  
==============================================================================
Dep. Variable:                 Target   No. Observations:              1065046
Model:                            GLM   Df Residuals:               4361437.81
Model Family:                Binomial   Df Model:                            7
Link Function:                  Logit   Scale:                          1.0000
Method:                          IRLS   Log-Likelihood:            -6.0368e+05
Date:                Sun, 25 Aug 2024   Deviance:                   1.2074e+06
Time:                        09:03:54   Pearson chi2:                 4.12e+06
No. Iterations:                     8   Pseudo R-squ. (CS):             0.1716
Covariance Type:            nonrobust                                         
===========================================================================================
                              coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
-------------------------------------------------------------------------------------------
Intercept                   3.2530      0.003   1074.036      0.000       3.247       3.259
feat1                       0.6477      0.004    176.500      0.000       0.641       0.655
feat2                       0.3939      0.006     71.224      0.000       0.383       0.405
feat3                       0.1990      0.007     28.294      0.000       0.185       0.213
feat4                       0.4932      0.009     54.614      0.000       0.476       0.511
feat5                       0.4477      0.005     90.323      0.000       0.438       0.457
feat6                       0.3031      0.005     57.572      0.000       0.293       0.313
feat7                       0.3711      0.004     87.419      0.000       0.363       0.379
===========================================================================================

Tentei então exportar summary()para .pngcomo sugerido aqui:

Python: Como salvar os resultados do statsmodels como arquivo de imagem?

Então, eu escrevi este código:

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))
    summary = []
    fitGlm.summary(print_fn=lambda x: summary.append(x))
    summary = '\n'.join(summary)
    ax.text(0.01, 0.05, summary, fontfamily='monospace', fontsize=12)
    ax.axis('off')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

Mas eu recebo este erro:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[57], line 57
     55 fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))
     56 summary = []
---> 57 fitGlm.summary(print_fn=lambda x: summary.append(x))
     58 summary = '\n'.join(summary)
     59 ax.text(0.01, 0.05, summary, fontfamily='monospace', fontsize=12)

TypeError: GLMResults.summary() got an unexpected keyword argument 'print_fn'

Parece que print_fnnão é reconhecido pelos modelos de estatísticas?

Alguém pode me ajudar, por favor?

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Configurei um teste para ver onde o print_fn pode ser usado. Também verifiquei a solução postada na última pergunta, mas não consegui encontrar print_fn na documentação.

    Tentei converter para tabular para salvar o resumo em png:

    import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Convert the summary table to a pandas DataFrame
# change tables [0] to [1] to get the second table
summary_df = pd.read_html(model.summary().tables[0].as_html(), header=0, index_col=0)[0]

# Get the headers
headers = summary_df.columns.tolist()

# Convert the DataFrame to a list of lists and add the headers
summary_list = [headers] + summary_df.values.tolist()

# Create a new figure
fig, ax = plt.subplots()

# Remove the axes
ax.axis('off')

# Add a table to the figure
table = plt.table(cellText=summary_list, loc='center')

# Auto scale the table
table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(10)
table.scale(1, 1.5)

# Save the figure as a PNG file
plt.savefig('summary2.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

    Na minha opinião, é um caso muito incomum salvar dados em png. Impede que os usuários compartilhem informações. Existem opções para exportar o resumo para csv e látex. Se você estiver fazendo isso manualmente, sugiro exportar para csv e copiar e colar como imagem. Ou salve como txt e até mesmo captura de tela.

    para referência:

    model.summary().as_csv()
# save as csv
with open('summary.csv', 'w') as file:
    file.write(model.summary().as_csv())

    ou

    text = model.summary().as_text()

# save to txt
with open('summary.txt', 'w') as file:
    file.write(text)
    • 1

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