使用sklearn实现泊松回归模型

使用sklearn实现泊松回归模型

泊松回归是一种广义线性模型，常用于计数数据的建模。和线性回归不同，泊松回归的目标变量是计数型的，例如某一个时间段内网站访问次数、医院每天内科门诊就诊人数、工厂每天生产出的产品数量等等。本文将介绍如何使用Python中的sklearn库构建泊松回归模型。

首先，我们需要导入所需的库及模拟数据：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import PoissonRegressor

# 模拟数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 5)
y = np.random.poisson(5*np.exp(X[:, 0] + X[:, 1]))

接着，我们可以使用PoissonRegressor()函数定义并训练模型：

# 定义模型
model = PoissonRegressor()

# 训练模型
model.fit(X, y)

可以使用predict()函数进行预测：

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

下面，我们可以打印出模型拟合的参数和排名：

# 打印参数
print(model.coef_)

# 打印排名
features = ['feature_{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])]
df_coef = pd.DataFrame({'feature':