我在两个程序中都使用了逻辑回归方法，并想知道为什么我得到了不同的结果，尤其是系数。结果，感染，是 (1, 0) 和 Flushed 是一个连续变量。
import statsmodels.api as sm
logit_model=sm.Logit(data['INFECTION'], data['Flushed'])
result=logit_model.fit()
print(result.summary())
结果：
Logit Regression Results
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Dep. Variable: INFECTION No. Observations: 414
Model: Logit Df Residuals: 413
Method: MLE Df Model: 0
Date: Fri, 24 Aug 2018 Pseudo R-squ.: -1.388
Time: 15:47:42 Log-Likelihood: -184.09
converged: True LL-Null: -77.104
LLR p-value: nan
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coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
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Flushed -0.6467 0.070 -9.271 0.000 -0.783 -0.510
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mylogit <- glm(INFECTION ~ Flushed, data = cvc, family = "binomial")
summary(mylogit)
结果：
Call:
glm(formula = INFECTION ~ Flushed, family = "binomial", data = cvc)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.0598 -0.3107 -0.2487 -0.2224 2.8051
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -3.91441 0.38639 -10.131 < 2e-16 ***
Flushed 0.22696 0.06049 3.752 0.000175 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
您似乎缺少 Python 逻辑模型中的常量（偏移）参数。
要使用 R 的公式语法，您需要拟合两种不同的模型：
Python model: INFECTION ~ 0 + Flushed
R model : INFECTION ~ Flushed
要将常量添加到 Python 模型，请使用sm.add_constant(...).
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