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sklearn
的LogisticRegression
和statsmodels
的逻辑回归系数时,我们需要注意几个关键点:
-
目标函数不同 :
sklearn
的LogisticRegression
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。 -
优化算法 :
sklearn
的LogisticRegression
使用的优化算法(如lbfgs
、liblinear
等)可能与statsmodels
的算法不同,这可能导致系数估计的差异。 -
数值优化的收敛标准 :
sklearn
和statsmodels
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。 -
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。 -
截距的处理 :
sklearn
的LogisticRegression
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。 -
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。 -
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,sklearn
的LinearRegression
和statsmodels
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,sklearn
和statsmodels
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。