python - 逻辑回归残差图/分布

Question

我正在尝试评估带有残差图的逻辑模型Python。
我在互联网上搜索并无法获取信息。
看来我们可以deviance residual从这个答案中计算出来。

from sklearn.metrics import log_loss
def deviance(X_test, true, model):
    return 2*log_loss(y_true, model.predict_log_proba(X_test))

这将返回一个数值。

但是，我们可以在执行时评估残差图GLM....似乎没有用于Python绘制逻辑回归残差、皮尔逊或偏差的软件包。

此外，我发现了一个有趣的包ResidualsPlot。但我不确定它是否可以用于逻辑回归。

绘制残差图有什么建议吗？

另外，我还在这里找到了一个资源，就是forols而不是logit。似乎残差的计算有点不同。