patsy

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私はpatsyを使ってregsをstatsmodelsに適合させています。私の問題は、patsyがカテゴリカルな相互作用を（ローカルに）作成するため、私のデザインマトリックスが特異だということです。 import patsy import pandas as pd data = [('y',[2,5,6]), ('c1',['a','a','b']), ('c2',[

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パッチーモデルのオフセット用フィッティング

パッチを使用して、インターセプトをオンまたはオフにする方法を理解しています。しかし、私は水平オフセットを得ることができませんでした。例えば、本質的にはフィットできるようにしたいと考えています。 y = alpha + beta * abs(x_opt - x_obs) x_optが自由に設定できます。私はこう書いてみました： y ~ 1 + np.abs(y - x) yの定数カラムを使用

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ビルドデザインマトリックスpython

RxC contingency tableがあるとします。これは、R行とC列があることを意味します。私は行番号のR - 1 "主効果"と列のC - 1 "主効果"を含む次元RC×（R + C - 2）の行列Xを求めます。たとえば、 R = C = 2（R = [0,1]、C = [0,1]）および主効果のみを有する場合、設計行列（X）をパラメータ化する様々な方法があるが、以下は一方向である。 1

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patsyの変更されていないカラム名インデックス

私はpatsyを使用して回帰のカテゴリデータを準備し、DesignMatrixのカラム名からそのインデックスにマッピングしたいと考えています。私はDesignInfoオブジェクトのcolumn_name_indexes属性を使用しようとしましたが、エンコーディングを反映するように列名が変更されました。 docsから例使用してデータ： >>> from patsy import demo_data

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pythonロジスティック回帰 - patsyデザインマトリックスとカテゴリデータ

pythonと機械学習のまったく新しい。私はロジスティック回帰モデルを構築しようとしています。私はラムダを得るためにRで働いており、クロスバリデーションを使って最良のモデルを見つけ出し、今はそれをPythonに移行しています。ここで私はデザインマトリックスを作成し、それをスパースにしました。次に、ロジスティック回帰を実行しました。それは働いているようだ。私の用語はitem_numberがダミ

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statsモデル/ patsy式が依存する列を取得するにはどうすればよいですか？

は、私がpandasデータフレームがあるとします。 df = pd.DataFrame({'x1': [0, 1, 2, 3, 4], 'x2': [10, 9, 8, 7, 6], 'x3': [.1, .1, .2, 4, 8], 'y': [17, 18, 19, 20, 21]}) 今、私は（ボンネットの下にpatsyを使用していま

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patsy DesignInfoを永続化する方法は？

私は次のように構成され、「予測モデルとして-サービス」であるアプリケーションに取り組んでいます：モデルオフラインを養成定期的に「予測サーバーにモデルパラメータをアップロード「が予測サーバは、入力として1つの観測を取り、予測を出力し、私はパッツィを使用しようとしますが、次の問題に実行しているよ：単一の予測が入ってくるとき、私は変換しない方法それを正しい形にしてトレーニングデータの行のように見

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モデル選択のためにPatsyを使用して、可能なすべての数式の組み合わせを作成するにはどうすればよいですか？

私は現在、モデルの行列入力を作成するためにPythonのPatsyモジュールを使用しています。たとえば、私が使用する可能性のある式は、私が最も複雑に 'Survived ~ Age' の最も単純なモデルからすべての可能な数式を作成したいので、私はモデル選択を行うしたいと思います、しかし 'Survived ~ C(Pclass) + C(Sex) + C(honor) + C(tix) + A

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回帰の書式設定行列

応答変数を持たないテストセットが与えられました。私はすでにモデルを構築しており、テストセットの応答変数を予測する必要があります。互換性があるようにテストデザインマトリックスをフォーマットする際に問題があります。私はpatsyライブラリを使って行列を構築しています。私は以下のコードは動作しません除いて、このような何かをしたい： X = dmatrices('Response ~ var1 +