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我正在使用 patsy 使用公式 api 将回归与 statsmodels 拟合。

我的问题是我的设计矩阵是奇异的，因为 patsy 创建（本地？）分类的冗余交互。

import patsy
import pandas as pd
data = [('y',[2,5,6]),
        ('c1',['a','a','b']),
        ('c2',['g','f','g'])]
df = pd.DataFrame.from_items(data)#([y,c1,c2],columns=['y','c1','c2'])
formula = "y ~C(c1):C(c2)-1"
y,X = patsy.dmatrices(formula,df,return_type='dataframe')
print (X)

C(c1)[a]:C(c2)[f]   C(c1)[b]:C(c2)[f]   C(c1)[a]:C(c2)[g]   C(c1)[b]:C(c2)[g]
0   0.0 0.0 1.0 0.0
1   1.0 0.0 0.0 0.0
2   0.0 0.0 0.0 1.0

我想排除第二列，因为当c1有值b时c2没有值f

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1 回答 1

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Patsy 解释C(c1):C(c2)为意思是“我想估计c1和c2值的每个组合的效果”。如果其中一些组合没有出现在您的数据中，则无法估计它们，因此给您一个奇异矩阵至少可以指出问题...

如果您只想估计现有组合的效果，一种简单的方法是创建一个新变量，该变量对c1和的每个组合取不同的值c2。这样做的原因是 patsy 会推断出一组可能的值正是实际出现的值——它无法知道b.f可能发生的情况：

In [1]: df["c1_and_c2"] = df["c1"] + "." + df["c2"]

In [2]: patsy.dmatrix("c1_and_c2 - 1", df)
Out[2]: 
DesignMatrix with shape (3, 3)
  c1_and_c2[a.f]  c1_and_c2[a.g]  c1_and_c2[b.g]
               0               1               0
               1               0               0
               0               0               1
  Terms:
    'c1_and_c2' (columns 0:3)
于 2017-11-23T05:18:35.540 回答