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我想问一下如何计算固定效果logit模型(bife包)的混淆矩阵。 使用基本logit模型(glm)没有问题，但是使用固定效果logit就有问题。由于某些原因，logit和固定效果logit的预测次数是不同的。示例： library(bife)libra
浏览 11提问于2020-02-01得票数 0
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我的成绩让我有点困惑。在前面的步骤中，我使用了一个feature selection算法，它告诉我只使用feature1进行回归。结果如下：所以模型用1来预测一切，我的P-value <0.0 5，这对我来说是一个很好的指标。但是accuracy score是< 0.6，这意味着它基本上什么都没说。这是我第一个数据困难的data science项目。random_state=2)
# check classificat
浏览 0提问于2021-01-17得票数 1
prediction(data_item_col, T_or_F_col)我不明白的是，为什么我不能像"auc“那样从输出中获得系数作为一个单一的数字，你知道怎么做吗？我的意思是我要写什么才能得到系数的值？
浏览 3提问于2015-06-23得票数 0
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是否可以使用带有二进制因变量的面板数据集在R中进行回归？我熟悉使用glm作为logit和probit，plm用于面板数据，但不知道如何将两者结合起来。是否有任何现有的代码示例？编辑
如果我能够知道如何提取plm()在进行回归时使用的矩阵，也会很有帮助。例如，您可以使用plm来执行固定效果，或者使用适当的虚拟变量创建一个矩阵，然后通过glm()运行它。然而，在这种情况下，自己生成假人是很烦人的，让plm为您做这件事会更容易。
浏览 7提问于2010-05-10得票数 5
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我试图找出如何在R中执行固定效果的logit回归(类似于Stata的xtlogit命令)。我读过几个包，如"pglm“或"bife”，但无法让我的模型运行。...基本上，我想运行固定效果logit回归：其中j是ID，t是时间，mu是ID固定的效果，pi是时间
浏览 0提问于2018-02-20得票数 4
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R中的大固定效应二项回归
、、、、
我需要在一个相对较大的数据框架上运行一个逻辑回归，其中有480.000个条目，有3个固定的效果变量。固定效应变量A为3233级，B级为2326级，C级为811级。总之，我有6370个固定效果。如果我删除固定效果A的10个因素和B的8个因素(一个小的变化)，我将只有剩下的4+级别的因素，并且将我的数据分割成4个块将使它变得更易于管理。只需注意，用于
浏览 10提问于2015-02-20得票数 18
我正在尝试学习glmmLasso软件包的机制，用一个固定效果的逻辑链接函数来估计lasso，但是我无法得到一个没有错误的虚拟示例。year))lasso_fe=glmmLasso(y~x+as.factor(ID)+as.factor(year), family=binomial(link = logit), lambda=10, data = df)
该错误来自最后一个命令：“错误在n %*% s:需要数值/复杂矩阵&
浏览 2提问于2019-07-24得票数 2
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我的工作是假新闻侦测。我真的睡不着了。我已经能够显示准确性得分，但我希望包括其他评估指标(Precision_score、F1_score、recall_score X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Ylabels, test_size = 0.2, random_state =42) logit.
浏览 6提问于2019-08-05得票数 0
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我想使用我的训练数据和测试数据计算逻辑回归的两个混淆矩阵：我将预测概率的阈值设置为0.5：
confusionMatrix(table(predict(logitMod, type="response") >= 0.5,train$LoanStatus_B == 1
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
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我试图用R中的bife软件包来估计一个具有固定效应的logistic回归模型，我使用这个链接-- --来建立模型。我的模型在bife命令中使用时如下所示：当我使用bife时，如何获得拦截值？它是否包含在我们在输出中得到的平均固定效应中？利用logit.bife$par_corr$avg_alpha可以获得平均固定效应。我有大约1
浏览 0提问于2019-02-03得票数 4
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我试图在logistic回归模型上计算混淆矩阵，但得到了一个错误usage_predictions <- predict(usage_model_rl, test_usage_rl, type
浏览 1提问于2021-01-23得票数 0
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我想为多项逻辑回归和比例赔率模型创建混淆矩阵，但我坚持使用R中的实现。我下面的尝试似乎没有给出所需的输出。这是我到目前为止的代码：CH$weights=n, data=CH, Hess=TRUE)tab
浏览 13提问于2018-01-30得票数 0
我正在研究一个不平衡的分类问题，我想使用Kappa作为我的评估指标。考虑到分类器接受权重(我已经给了它)，我应该仍然使用加权kappa还是只使用标准kappa？老实说，我不完全确定有什么区别。
浏览 0提问于2020-10-07得票数 2
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我如何在Python中绘制一个混乱矩阵，类似于已经给出的混淆矩阵的值的呢？在代码中，他们使用了sklearn.metrics.plot_confusion_matrix方法，该方法根据基本事实和预测来计算混淆矩阵。
但在我的例子中，我已经计算了我的混淆矩阵。例如，我的混淆矩阵是(以百分比为单位
浏览 7提问于2020-03-01得票数 5
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我试图在面板数据设置中估计具有单个固定效果的logit模型，即条件logit模型，并使用python。pylogit允许估计面板数据的条件日志吗？如果没有，是否还有其他库允
浏览 2提问于2017-09-15得票数 1
我正在使用glm()在logit模型中包含一个日期变量。我的目标是基于日期有固定的效果，这意味着模型将控制每个日期。输入到函数中的变量是date类。glm()是否像固定效果一样对待日期类变量？对我来说还不清楚，因为模型并没有像我预期的那样显示每个日期的系数。如果没有，我将将日期转换为一个因子类。
浏览 3提问于2017-05-11得票数 0
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在Python包statsmodels中，LogitResults.pred_table可以方便地用于获取“混淆矩阵”，用于任意阈值t，用于表单的Logit模型。mod_fit = sm.Logit.from_formula('Y ~ a + b + c', train).fit() mod_fit.pred_table(t)
#Conceptually: pred_table(t, predicted=mod_fit.predict(train), observed=tr
浏览 6提问于2014-03-20得票数 4
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谢谢你回答我的问题！我正在实施一个条件logistic回归在Stata。我有长格式的选择数据，每个选择都由两个可用的选项组成，决策者只能选择一个。我使用Stata clogit命令实现了它，根据我的理解，该命令为数据中的每个选择创建固定的效果，并在对logistic回归中的剩余解释变量进行回归之前将它们分开。为了让自己相信clogit做了我想做的事情，我尝试使用logit命令复制我获得的</
浏览 4提问于2020-07-29得票数 4
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在一个涉及识别欺诈交易的分类问题中，我降低了数据的维度(28列)。使用堆叠的自动编码器(28->15->5)在状态模型中通过Logit检测到完全的准分离，并将压缩数据(5列)馈送到具有两个隐藏层的神经网络中，每个隐藏层有10个节点和“relu”激活函数。我对模型进行了100个时期的训练( AUC度量没有超过0.500，训练损失在几个时期后变得恒定).The模型预测测试集的所有记录都是非欺骗性的(0类)，并产生了如下
浏览 16提问于2020-12-22得票数 0
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