Ordinale logistische Regression in Python

Ich möchte eine ordinale logistische Regression in Python ausführen - für eine Antwortvariable mit drei Ebenen und einigen erklärenden Faktoren. Das statsmodelsPaket unterstützt Modelle mit binärer und multinomialer Protokollierung (MNLogit), jedoch keine geordnete Protokollierung. Da die zugrunde liegende Mathematik nicht so unterschiedlich ist, frage ich mich, ob sie mit diesen einfach implementiert werden kann. (Alternativ sind andere funktionierende Python-Pakete willkommen.)

— Hadi
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Der einzige Code in Python , die ich kenne ist von Fabian die statsmodels Ausgabe sehen github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Ich denke, es wäre nicht schwierig, es für Statistikmodelle umzusetzen, aber noch hat sich niemand freiwillig gemeldet.

— Josef

Dies ist kein Python, aber in R verarbeitet die ormFunktion im rmsPaket effizient Tausende von Ebenen der Antwortvariablen.

— Frank Harrell

Beachten Sie, dass Sie in Verbindung mit dem obigen Kommentar von w / @ FrankHarrell R-Funktionen von Python w / rpy2 aufrufen können (siehe auch: A Slug's Guide to Python ).

— gung - Wiedereinsetzung von Monica

Dies ist wohl ein aktuelles Thema, da es sich bei der Frage nicht um eine reine Codeanforderung zu handeln scheint - ob man ein geordnetes Logit-Modell aus den rechnerischen Bestandteilen von Binärlogit zusammensetzen kann und MNLogit für mich eine Frage mit statistischem Charakter ist ( Auch wenn sich herausstellt, dass die ultimative Lösung so etwas wie "Nein, benutze ein anderes Paket" ist

— Silverfish

In der Tat verwendete ich R-Module über rpy2 und vereinfachte meine Modellspezifikation auf binäres Logit.

— Hadi

Hast du es mit Mord versucht ? Es scheint, dass es nur sehr wenige Pakete gibt, die dasselbe tun, und es ist eines davon. Wie Fabian selbst vermutet, lässt sich Code jedoch möglicherweise nicht richtig skalieren. Quelle: Logistische ordinale Regression in Python

— Manu
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