Pythonのポアソン回帰オプション

私はカウントデータを予測したい。私の理解では、標準分類と回帰の両方がこれにはあまり適していません。ポアソンまたは二項回帰アルゴリズムがこのトリックを行うと思われる。

私はSklearnで私のMLの仕事のほとんどをするのに慣れています。しかし、このトピックで私は実装を見つけることができませんでした。これのためにpythonの宇宙の中に適切なオプションがありますか?

ありがとう!

1
追加された 著者 oW_,

1 答え

statsmodels has you covered.

統計情報APIにはポアソン回帰の素晴らしい例はたくさんありませんが、GLMに満足すれば、統計情報は GLM API では、ポアソンを含む任意の単一パラメータ分布を指定できます。

2
追加された
この文脈で「非線形」が意味するものを明確にすることはできますか?
追加された 著者 Tim Whitcomb,
はい。通常のポアソン回帰は、予測変数の線形結合によるポアソン分布のパラメータ化であるため、その線形結合を好きな非線形変換で置き換えることができます。だからあなたはニューラルネットワークを作り出すことができます。その出力層はポアソン過程のポイント推定値です。しかし、これは通常のGLMポアソン回帰よりもはるかに複雑であり、診断や解釈が非常に困難です。最初に標準的なポアソン回帰を試みて、それがあなたのニーズに合っているかどうかを調べる価値があります。
追加された 著者 Tim Whitcomb,
ポアソン回帰やカウントデータを予測する他の方法をサポートする非線形モデルについて知っていますか?
追加された 著者 Paul Andrews,
ニューラルネットワークのように、意思決定木の多くのバリエーションのいくつか、ベクトルマシンなどをサポート
追加された 著者 Paul Andrews,