使用 sci-kit 学习对逻辑回归模型进行聚类

Question

我有一堆逻辑回归模型，我想看看它们的聚类情况如何。 有效地制作一些模型来代表整个群体。

但是，许多模型没有相同的参数。 当并非所有模型都具有所有参数时，聚集在测试版上似乎很奇怪

Answer 1

我建议将每个解释变量的优势比对数进行聚类。 这样，没有某些回归量的模型就可以用0.0填充空值（这可以通过pandas轻松完成

假设您有以下形式的所有模型的列表：

models = [{'beta1': m1_b1, 'beta2': m1_b2}, {'beta1': m2_b1, 'beta3': m2_b3}]

上面的命名法是这样的，m1_b1表示模型 1，beta 1。 您会注意到这两个测试版并不相同。

您可以将它们放入数据框中，如下所示：

df = pd.DataFrame(models).fillna(0.0)