Python使用scikit-learn构建广义线性模型：泊松回归

最新推荐文章于 2025-02-19 05:03:26 发布

PixelLancer

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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库构建泊松回归模型，该模型适用于计数数据的建模。通过示例展示了数据准备、模型训练、预测以及评估过程，帮助读者理解泊松回归在实际应用中的操作。

Python使用scikit-learn构建广义线性模型：泊松回归

泊松回归是一种用于建模计数数据的广义线性模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建泊松回归模型。本文将介绍泊松回归的基本概念，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import PoissonRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们需要准备

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Python使用sklearn构建广义线性模型：泊松回归（Poisson regression）实战

data+scenario+science+insight

10-02

3033

Python使用sklearn构建广义线性模型：泊松回归（Poisson regression）实战目录 Python使用sklearn构建广义线性模型：泊松回归（Poisson regression）实战 #泊松回归 #泊松回归代码实例 #泊松回归需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。如果我.

使用sklearn实现泊松回归模型

持续更新

04-24

599

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。以上就是使用sklearn构建泊松回归模型的全部流程和代码。使用sklearn实现泊松回归模型。

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Python+Statasmodels+实现泊松回归+实例+代码

weixin_36772273的博客

08-01

6632

泊松回归，属于地理学以及GIS空间分析常用模型。适合应用于因变量为计数型变量的实例。模型基本知识移步百度，以下为亲测实例代码。一定有错漏，欢迎交流~ # _*_ coding: utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols #加载ols模型 from statsmodels.formula.api import ...

泊松模型

weixin_30296405的博客

04-25

2107

其实需要了解泊松混合模型，但是因为资源很少的关系，先了解下泊松模型这篇文章大体介绍了泊松模型的推导和意义转载于:https://www.cnblogs.com/amelie-tingting/p/6761100.html...

【Python机器学习】零基础掌握PoissonRegressor广义线性回归模型

Mr数据杨

10-31

367

本次介绍的泊松回归算法在不同领域具有广泛的应用价值。无论是古代中国的草药疗效预测还是现代美国农场的作物产量预测，该算法都表现出了良好的预测能力。通过泊松回归模型，可以根据各种因素进行量化分析，进而得出具有参考价值的预测结果。优点总结，泊松回归算法在处理计数数据和稀有事件方面具有优越性，尤其适用于预测在给定时间、空间或情境下发生的事件次数。优点名称对应描述说明高度适用于计数数据对离散数据和计数数据有很好的拟合性灵活性高可以容纳多种类型的自变量易于理解和解释模型参数和输出都是直观的计算效率高。

使用scikit-learn构建广义线性模型：Gamma回归

CyberLynxX的博客

09-04

609

本文将介绍如何使用scikit-learn库构建广义线性模型，并以Gamma回归为例进行演示。你可以根据实际需求对模型进行调优和扩展，例如改变模型的超参数或使用其他特征工程技术来提取更有效的特征。通过计算均方误差（Mean Squared Error，MSE），我们可以评估模型在测试集上的性能。希望本文能够帮助你理解如何使用scikit-learn构建广义线性模型，并在实际问题中应用Gamma回归。在本例中，我们将使用一个虚拟的数据集来训练和测试Gamma回归模型。你可以根据实际需求来替换为你自己的数据。

Python使用scikit-learn构建广义线性模型：Tweedie回归

pytorchCode的博客

09-04

713

Tweedie回归是广义线性模型的一种形式，适用于处理具有复杂分布特征的响应变量，例如零膨胀（zero-inflated）和过度离散（over-dispersed）的数据。在上述代码中，我们创建了一个TweedieRegressor对象，并将power参数设置为1.5，alpha参数设置为0.5，link参数设置为’log’。使用scikit-learn的Tweedie回归模型，您可以处理具有复杂分布特征的数据集，并获得准确的预测结果。p的取值范围为(1, 2)之间，不同的取值对应不同的数据分布。

Scikit-learn贝叶斯与广义线性模型指南（十一）

最新发布

weixin_69882801的博客

02-19

1144

实时分类系统：GaussianNB处理用户行为分类风险评估系统：BayesianRidge进行信用评分需求预测系统：PoissonRegressor预测产品销量保险定价系统：TweedieRegressor实现精准定价。

Python统计与数据分析实战

08-14

一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战，涵盖了大部分统计&数据分析模型，特别是当前比较主流的算法：参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等；机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等；各种非参数统计模型，包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生，或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者，或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助，有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章课程导学第1章数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士，本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院，2005年获博士学位进入211高校任教，2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年，具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

Python+statsmodels实现多元线性回归和泊松回归

weixin_46599926的博客

03-13

6750

statsmodels是python中专门用于统计学分析的包，它能够帮我们在模型未知的情况下来检验模型的线性显著性更多回归模型见：statsmodels-formula-api 在建立回归方程前首先导入库 import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf from statsmodels.formula.api import ols #加载ols模型 from statsmodels.formula.api import

Poisson回归模型的伪R平方测度：根据实际和估算数据计算Poisson回归模型的伪R平方拟合优度-matlab开发

05-29

函数 pR2 = 伪 R2（真实数据，估计数据，拉姆达）根据 [1，第 255 页，第一个方程]，从真实数据和估计数据计算泊松回归模型的伪 R 平方 (pR2) 拟合优度度量。 [3] 中引入了伪 R 平方度量以评估 Poisson 回归模型的拟合优度，另请参见 [1,2]，其中为具有过度分散或欠分散的 Poisson 回归模型引入了调整后的 pR2 度量。泊松回归模型通常被认为是对计数数据 [1]，特别是尖峰数据 [4,5,6,8] 进行建模。伪 R 平方值可以解释为由于添加到模型协变量中而导致的偏差的相对减少 [5]。在 [4,5,6,8] 中预测尖峰计数时，使用伪 R 平方度量作为拟合优度度量。输入- realData - 因变量的观察值（1xN 值）； - 估计数据 - 估计值（1xN 值）； - lambda - realData 的平均值（1x1 值）。输出

用Python进行泊松分布，代码分析

03-17

用Python进行泊松分布，代码分析

泊松回归(Poisson Regression)

weixin_30575309的博客

11-25

6189

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Linear Regression预测的目标$Y$是连续值, Logistic Regression预测的目标是二元变量, 泊松回归预测的是一个整数, 亦即一个计数(Count). 1. 泊松分布如果一个离散随机变量$Y$的概率分布函数(probability mass fun...

Python实现广义泊松模型(GeneralizedPoisson算法)项目实战

张陈亚的博客

03-08

1239

Python实现广义泊松模型(GeneralizedPoisson算法)项目实战

matlab泊松回归程序,如何实现泊松回归？

weixin_28339967的博客

03-21

694

看看python中的statmodels包。更多的输入以避免仅链接的答案假设您知道这里的python是我前面提到的示例的摘录。import numpy as npimport pandas as pdfrom statsmodels.genmod.generalized_estimating_equations import GEEfrom statsmodels.genmod.cov_struc...

拓端tecdat|R语言多项式线性模型：最大似然估计二次曲线

大数据部落

12-14

8950

“应用线性模型”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。通常，我会介绍理论的主要观点：假设，主要结果，并进行示范来直观地解释。这里查看一个真实的案例研究，它包含真实数据，2400个观测值，34个变量。......

python泊松分布模型_Python中的zeroinflatedpoisson模型

weixin_32571761的博客

01-14

762

I want to use python3 to build a zeroinflatedpoisson model. I found in library statsmodel the function statsmodels.discrete.count_model.ZeroInflatePoisson.I just wonder how to use it. It seems I shou...

python 拟合分布_stats模型中数据的Poisson分布拟合

weixin_39604092的博客

12-08

1196

我试图用statsmodels将Poisson分布拟合到我的数据中，但是我对得到的结果和如何使用库感到困惑。我的真实数据将是一系列的数字，我认为我应该能够描述为泊松分布加上一些离群值，所以最终我想做一个稳健的数据拟合。但是出于测试目的，我只是使用scipy.stats.poisson创建一个数据集samp = scipy.stats.poisson.rvs(4,size=200)所以要用stats...

R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量

拓端研究室TRL

11-24

893

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18550我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。str(base) 'data.frame': 214 obs. $ 日期 : chr "1-Apr" "2-Apr" "3-Apr7" "4-Apr" ... $ 最高温度 : num 4...