我正在嘗試使用 Statsmodel 運(yùn)行 tweedie 模型并不斷收到以下錯(cuò)誤：AttributeError：“Tweedie”對象沒有屬性“ndim”formula = 'pure_premium ~ atfault_model + channel_model_DIR + channel_model_IA + CLded_model + credit_model_52778 + \ credit_model_c6 + package_model_Elite + package_model_LBO + package_model_Plus + package_model_Savers + \ package_model_Savers_Plus + Q("ds_fp_paid_in_full_eligiable-has discount") + ds_fp_paid_in_full_ineligable + \ Q("ds_pn_prior_insurance_eligable-has discount") + ds_pn_prior_insurance_ineligable + \ Q("ds_ip_advanced_purchase_eligiable-has discount") + ds_ip_advanced_purchase_ineligable + \ credit_model_c5 + ds_ad_affinity + ds_ak_alliance + \ ds_ly_loyalty_discount + ds_mo_multipolicy + ds_pf_performance + majorvio_model + \ (driver_age_model*marital_status_model) + minorvio_model + multi_unit_model + \ RATING_CLASS_CODE_MODEL + unit_drv_exp_model + Vintiles + safety_course_model + instructor_course_model + \ (class_model*v_age_model) + (class_model*cc_model) + state_model'lost_cost_model = smf.ols(formula = formula, data = coll_df , family = sm.families.Tweedie(link = sm.families.links.log, var_power = 1.5))每個(gè)變量要么是分類變量，要么是浮點(diǎn)數(shù)，要么是整數(shù)。我不確定是什么原因造成的。
1 回答
揚(yáng)帆大魚
TA貢獻(xiàn)1799條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
ols不帶家庭，OLS只是線性回歸。
您需要使用廣義線性模型，即GLM或glm用于公式接口。 GLM包括一個(gè)參數(shù)指數(shù)族中的幾個(gè)族，并包括一系列鏈接函數(shù)。
其他幾個(gè)模型等效于 GLM，但基于不同的實(shí)現(xiàn)和其他選項(xiàng)。這些模型是為特定的家庭鏈接組合編寫的，并且沒有更改這些的選項(xiàng)。
OLS是具有高斯族和線性鏈接Logit的 GLM 是具有二項(xiàng)式族、logit 鏈接且僅適用于二元響應(yīng)變量的 GLM。Proit是具有二項(xiàng)式族、概率鏈接且僅適用于二元響應(yīng)變量的 GLM。Poisson是具有泊松族和對數(shù)鏈接NegativeBinomial的 GLM 是具有負(fù)二項(xiàng)式族和對數(shù)鏈接的 GLM 的更通用版本。discrete.NegativeBinomial允許隱含方差函數(shù)的多個(gè)參數(shù)化，并將分散參數(shù)與平均參數(shù)一起估計(jì)為 MLE。
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