技术标签： python怎么输出logistic回归系数
您的代码存在一些问题。
首先，您在此处显示的两个模型是not等效的：尽管您将scikit-learn LogisticRegression设置为fit_intercept=True(这是默认设置)，但您并没有这样做statsmodels一；来自statsmodels docs：默认情况下不包括拦截器，用户应添加。参见statsmodels.tools.add_constant。
另一个问题是，尽管您处于二进制分类设置中，但您在multi_class='multinomial'中要求输入LogisticRegression，事实并非如此。[scikit-learn中无法关闭正则化，但是可以通过将调整参数C设置为较大的值来使其无效。
这使得这两个模型在原理上再次不可比，但是您已经通过设置C=1e8在此成功解决了。实际上，自那时(2016年)以来，scikit-learn确实添加了一种关闭正则化的方法，方法是根据penalty='none'设置docs：如果为'none'(liblinear求解器不支持)，则不应用任何正则化。
现在应视为关闭正则化的规范方法。
因此，将这些更改合并到您的代码中，我们有：np.random.seed(42) # for reproducibility
#### Statsmodels
# first artificially add intercept to x, as advised in the docs:
x_ = sm.add_constant(x)
res_sm = sm.Logit(y, x_).fit(method="ncg&#
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