Logistic Regression 使用不同library系数不一样?Sklearn vs. Statsmodel

Logistic Regression 使用不同library系数不一样?Sklearn vs. Statsmodel

I realize that for logistic regression, it has different coefficients generated by Sklearn LogisticRegression() and Statsmodel.

Why there's the difference? Why there's no difference between the two libraries when fitting a linear model?

(We use Statsmodel in our class. )

在比较sklearnLogisticRegressionstatsmodels的逻辑回归系数时,我们需要注意几个关键点:

  1. 目标函数不同sklearnLogisticRegression默认使用L2正则化,而statsmodels则不包括正则化,除非你明确添加。正则化可以影响系数的大小和模型的复杂度。

  2. 优化算法sklearnLogisticRegression使用的优化算法(如lbfgsliblinear等)可能与statsmodels的算法不同,这可能导致系数估计的差异。

  3. 数值优化的收敛标准sklearnstatsmodels在数值优化过程中可能使用不同的收敛标准,这可能导致在迭代过程中停止的点不同,从而影响最终的系数估计。

  4. 数据预处理sklearn通常需要你手动对数据进行预处理(如标准化),而statsmodels则可能在内部进行某些预处理步骤。

  5. 截距的处理sklearnLogisticRegression默认包含截距,而statsmodels的逻辑回归可以通过设置fit_intercept=False来排除截距。

  6. 多分类处理 :当处理多分类问题时,sklearn使用one-vs-rest(OvR)的方式,而statsmodels可能使用其他方法,如多项式逻辑回归。

  7. 输出解释statsmodels提供了更丰富的统计输出,包括系数的置信区间、z值、p值等,而sklearn则主要关注预测准确率和系数的大小。

对于线性回归模型,sklearnLinearRegressionstatsmodels的线性回归通常不会有太大差异,因为它们都是在没有正则化的情况下使用最小二乘法进行拟合,目标是最小化残差的平方和。这意味着在拟合线性模型时,两者的系数估计应该是一致的,前提是数据预处理方式相同。

总结来说,sklearnstatsmodels在逻辑回归系数上的差异主要是由于它们在正则化、优化算法、收敛标准和数据预处理方面的差异。而在线性回归中,由于方法和目标函数的一致性,它们通常会给出相似的结果。

相关推荐
二二孚日7 分钟前
自用华为ICT云赛道AI第三章知识点-昇腾芯片硬件架构,昇腾芯片软件架构
人工智能·华为
June bug34 分钟前
【Python基础】变量、运算与内存管理全解析
开发语言·python·职场和发展·测试
潇-xiao1 小时前
进程状态 + 进程优先级切换调度-进程概念(5)
linux·笔记
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----OpenCV(几何变换--图像平移、图像旋转、放射变换、图像缩放、透视变换)
开发语言·人工智能·python·opencv·计算机视觉
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----循环神经网络(Transformer ----Layer-Normalization(层归一化))
人工智能·python·rnn·transformer
骁的小小站1 小时前
HDLBits刷题笔记和一些拓展知识(十一)
开发语言·经验分享·笔记·其他·fpga开发
m0_625686551 小时前
Day58
python
夜阳朔1 小时前
Conda环境激活失效问题
人工智能·后端·python
小Lu的开源日常1 小时前
AI模型太多太乱?用 OpenRouter,一个接口全搞定!
人工智能·llm·api
m0_723140231 小时前
Python训练营-Day49
开发语言·python