statsmodels.discrete.discrete_model.MNLogit.predict¶

MNLogit.predict(params, exog=None, which='mean', linear=None)¶

预测给定外生变量的模型的响应变量。

Parameters:¶

paramsarray_like

模型的拟合参数的二维数组。应按照模型返回的顺序排列。

exogarray_like

外生变量的1维或2维数组。如果没有提供，将使用模型的整个exog属性。如果给定的是一个1维数组，则假定它是一行外生变量。如果你只有一个回归变量并且想要进行预测，你必须提供一个形状为[1] == 1的2维数组。

which{‘mean’, ‘linear’, ‘var’, ‘prob’}, optional

要预测的统计量。默认是‘mean’。

• ‘mean’ 返回内生变量的条件期望 E(y | x)，即线性预测器的指数。

• ‘linear’ 返回均值函数的线性预测器。

• ‘var’ 返回模型所隐含的endog的估计方差。

linearbool

如果为True，返回线性预测值。如果为False或None，则返回由which指定的统计量。

注释

第0列是基本情况，其余的列符合参数行的格式，基本情况向上移动了一行。