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logistic回归d的完全分离
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<p>我在SAS中运行了一些大型逻辑回归模型,需要4个多小时才能收敛。不过,最近我获得了对Hadoop集群的访问权,可以使用Python更快地适应相同的模型(大约10-15分钟)。在</p> <p>有问题的是,我的数据中有一些数据点的完全/准完全分离,这会导致无法收敛;尽管如此,我在SAS中使用FIRTH命令来生成健壮的参数估计,但是对于Python,无论是在sklearn还是statsmodels中(我主要使用后者)。在</p> <p>在Python中有没有其他方法可以解决这个问题?在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>条件似然是解决完全分离的另一种方法。这是在Statsmodels PR中,基本上可以使用:</p> <p><a href="https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/5304" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/5304</a></p>
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