比较模型

Python 中的广义线性模型

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

离差（Deviance）

  • 公式 $$ D = -2LL(\beta) $$

  • 误差度量

  • 离差越小 → 拟合越好
  • 比较基准为空模型离差 → 仅含截距的模型
  • 评估
    • 随机噪声变量平均会使离差减少 1
    • 添加 $p$ 个自变量应使离差减少超过 $p$
Python 中的广义线性模型

Python 中的离差

模型 'y ~ distance100' 的汇总输出，突出显示对数似然和离差统计量。

Python 中的广义线性模型

计算离差

  • 提取空模型离差与模型离差
    # Extract null deviance
print(model.null_deviance)

4118.0992

# Extract model deviance
print(model.deviance)

4076.2378
  • 用对数似然计算离差
    print(-2*model.llf)

4076.2378
  • 离差降低 41.86
  • 加入 distance100 提升了拟合效果
Python 中的广义线性模型

模型复杂度

  • model_1 与 model_2，其中
    • $L1 > L2$
    • model_2 的参数个数更多
  • model_2 存在过拟合
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Passons à la pratique !

Python 中的广义线性模型

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