GLM在statsmodel返回錯誤

現在，我已經想通了如何使用OLS（Pandas/Statsmodel OLS predicting future values），我想，以適應更好的曲線，以我的數據... GLM應該同樣工作，我假設。GLM在statsmodel返回錯誤

import statsmodels.api as sma 
df1['intercept'] = 1 
y = df1[['intercept', 'date_delta']] 
X = df1['monthly_data'] 
smaresults_normal = sma.GLM(X,y, family=sma.families.Binomial()).fit()

回報ValueError: The first guess on the deviance function returned a nan. This could be a boundary problem and should be reported.這是一個已知的問題，在2010年我也試過：

import statsmodels.api as sm 
import statsmodels.formula.api as smf 

glm_unsmoothed = smf.GLM('monthly_data ~ date_delta', df1, family=sm.families.Binomial()) 

glm_unsmoothed.fit()

這引起了錯誤'builtin_function_or_method' object has no attribute 'equals'

我想繪製模型以及未來價值因爲我可以使用ols模型：

#ols model 
df1['intercept'] = 1 
X = df1[['intercept', 'date_delta']] 
y = df1['monthly_data'] 

smresults_normal = sm.OLS(y, X).fit() 
#future values 
smresults_normal.predict(df_future12[['intercept', 'future_monthly']]) 

#model in sample data 
import statsmodels.formula.api as smf 

smresults_unsmoothed = smf.ols('monthly_data ~ date_delta', df1).fit() 

df1['ols_preds_unsmoothed'] = smresults_unsmoothed.predict()

編輯我放棄了試圖用GLM和替代使用OLS與多項式擬合公式，我認爲做得很不錯......（雖然讓未來的預測顯然是行不通一樣在我其他的OLS，總有一天我會希望寫一些代碼沒有無盡的擺弄！）！不幸的是我的聲望太低，發佈不錯的圖片！ :(

來源

2014-08-27 pythonista

GLM與家人二項式，或的Logit或概率單位是二進制數據，從屬或響應變量，endog，需要在0和1，或二進制的，零和一之間。 – user333700 2014-08-27 19:29:50

感謝洞察力！我試圖讓電源形式現在的工作（威斯康星有些困難）。我需要指數或拋物線（在Excel中，數據適合於二次方 - 我正在運行另一個分析進行比較）...我是否正在使用GLM朝着正確的方向前進？ – pythonista 2014-08-28 14:13:28

我想我有同樣的問題，所有你需要的是確保你的數據框不包含線，其中案件和不是案件都等於零在估計glm之前，運行：

數據=數據[（data.cases！= 0）|（！data.notcases = 0）]。

顯然ř自動執行它

來源

2016-10-31 15:16:01 Alex

GLM在statsmodel返回錯誤

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