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我将在数据集上应用负二项式回归模型，并使用交叉验证（K-Fold）检查模型分数以及特征的权重和显着性。这是应用 MinMax 缩放器后的数据框。w4 是一个分类变量。

data.head()


     w1      w2      w3      w4     Y
0   0.17    0.44    0.00    2004    1   
1   0.17    0.83    0.22    2004    0   
2   0.00    1.00    0.34    2005    0
3   1.00    0.00    1.00    2005    1
4   1.00    0.22    0.12    2006    3

我使用以下代码来获取训练模型在测试数据集上的分数，但在处理模型的训练和测试数据集时似乎存在问题。如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。

scores = []
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
for train, test in kfold.split(data):
    model = smf.glm(formula = "Y ~ w1 + w2 + w3 + C(w4)", data=X.iloc[train,:], family=sm.families.NegativeBinomial()).fit()
    scores = scores.append(model.get_prediction(X.iloc[test,:])
    
print(scores)
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1 回答 1

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你定义了 X 和 Y 吗？似乎您将dataDataFrame 传递给该kfold.split方法，但您稍后将 X 和 Y 引用为数据对象。先尝试设置X = data[['w1', 'w2', 'w3', 'w4']]，然后像在示例中那样引用它们。

另外，我注意到您覆盖了您的原始scores列表，scores = model.get_prediction(X.iloc[test,:]) 例如：

X = data[['w1', 'w2', 'w3', 'w4']].values
Y = data['Y'].values
preds, scores = [], []
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
for train_idx, test_idx in kfold.split(data):
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_test = Y[test_idx]
    model = smf.glm(formula = "Y ~ w1 + w2 + w3 + C(w4)", 
                    data=X_train, 
                    family=sm.families.NegativeBinomial()).fit()
    preds.append(model.get_prediction(X_test))
    scores.append(model.score(X_test, y_test))
print(scores)
于 2020-08-01T17:46:42.847 回答