python - 将 statsmodel 估计与 scikit-learn 交叉验证结合使用是否可能？

Question

我将这个问题发布到 Cross Validated 论坛，后来意识到这可能会在 stackoverlfow 中找到合适的受众。

我正在寻找一种方法，可以使用从 python statsmodel 获得的 fit 对象(结果)输入到 scikit-learn cross_validation 方法的 cross_val_score 中？ 所附链接表明这可能是可能的，但我没有成功。

我收到以下错误

estimator should a be an estimator implementing 'fit' method statsmodels.discrete.discrete_model.BinaryResultsWrapper object at 0x7fa6e801c590 was passed

Refer this link

Answer 1

事实上，您不能直接在statsmodels 对象上使用cross_val_score，因为接口(interface)不同:在statsmodels 中

• 训练数据直接传递给构造函数
• 一个单独的对象包含模型估计的结果

但是，您可以编写一个简单的包装器来使 statsmodels 对象看起来像 sklearn 估计器:

import statsmodels.api as sm
from sklearn.base import BaseEstimator, RegressorMixin

class SMWrapper(BaseEstimator, RegressorMixin):
    """ A universal sklearn-style wrapper for statsmodels regressors """
    def __init__(self, model_class, fit_intercept=True):
        self.model_class = model_class
        self.fit_intercept = fit_intercept
    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = sm.add_constant(X)
        self.model_ = self.model_class(y, X)
        self.results_ = self.model_.fit()
        return self
    def predict(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = sm.add_constant(X)
        return self.results_.predict(X)

此类包含正确的fit 和predict 方法，可以与sklearn 一起使用，例如交叉验证或包含在管道中。喜欢这里:

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X, y = make_regression(random_state=1, n_samples=300, noise=100)

print(cross_val_score(SMWrapper(sm.OLS), X, y, scoring='r2'))
print(cross_val_score(LinearRegression(), X, y, scoring='r2'))

您可以看到两个模型的输出是相同的，因为它们都是 OLS 模型，以相同的方式进行交叉验证。

[0.28592315 0.37367557 0.47972639]
[0.28592315 0.37367557 0.47972639]