在 Python 中订购了 Logit

Question

我对在python中运行有序的logit回归感兴趣（使用pandas，numpy，sklearn或生态系统）。但是我找不到任何方法可以做到这一点。我的谷歌技能缺乏吗？或者这不是在标准包中实现的东西吗？

Answer 1

如果你正在寻找有序逻辑回归，看起来你可以在 GitHub 上的 Fabian Pedregosa minirank 存储库中找到它。

（Hattip to @elyase，他最初在对该问题的评论中提供了链接。

Answer 2

更新：Logit 和 Probit 序数回归模型现在内置于统计模型中。

https://www.statsmodels.org/devel/examples/notebooks/generated/ordinal_regression.html

from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModel

上面的文档中给出了示例。 例如：

import pandas as pd
from statsmodels.miscmodels.ordinal_model import OrderedModel
url = "https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/ologit.dta"
data_student = pd.read_stata(url)
mod_log = OrderedModel(data_student['apply'],
                        data_student[['pared', 'public', 'gpa']],
                        distr='logit')
res_log = mod_log.fit(method='bfgs', disp=False)
res_log.summary()

问题是statsmodels的开发版本远远领先于发布。 他们说安装开发版本的statsmodels可以日常使用。所以我使用了以下内容：

pip3 install [e-mail]:statsmodels/statsmodels.git

这样做。