予測の計算と記述

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

予測の計算

モデル当てはめ後に得られるもの

モデル当てはめのプロセス図。

モデル当てはめ後に得られるもの

モデル当てはめと予測計算のプロセス図。

カブトガニのモデル y ~ weight $$ \mu = \frac{\exp(-3.6947+1.8151 \times weight)}{1+\exp(-3.6947+1.8151 \times weight)} $$
新しい測定: weight = 2.85

$$ \mu = \frac{\exp(-3.6947+1.8151 \times \color{blue}{2.85})}{1+\exp(-3.6947+1.8151 \times \color{blue}{2.85})} = 0.814 $$

データセット new_data に対してモデル予測を計算

# Compute model predictions
model_GLM.predict(exog = new_data)

定義した確率カットオフによるモデル出力の分離。

# Extract fitted probabilities from model
crab['fitted'] = model.fittedvalues.values

# Define cut-off value
cut_off = 0.4

# Compute class predictions
crab['pred_class'] = np.where(crab['fitted'] > cut_off, 1, 0)

# Count occurences for each class
crab['pred_class'].value_counts()

1    151
0     22

Cut-off	$\hat y=1$	$\hat y=0$
$\mu = 0.4$	151	22
$\mu = 0.5$	126	47

空の混同行列。

混同行列における真陰性の表示。

混同行列における真陰性と真陽性の表示。

混同行列における真陰性・真陽性・偽陽性の表示。

混同行列における真陰性・真陽性・偽陽性・偽陰性の表示。

print(pd.crosstab(y_actual, y_predicted, 
            rownames=['Actual'], colnames=['Predicted'], 
            margins = True))

Predicted   0    1  All
Actual                 
0          15   47   62
1           7  104  111
All        22  151  173

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