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。

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