パッケージ scikit-learn を使用して、適度に大きなデータセット (300k 行、2k 列。私にとってはかなり大きい!) でロジスティック回帰を計算しています。
現在、scikit-learn は信頼区間を生成しないため、自分で計算しています。そのためには、最小値で評価されたロジスティック関数のヘッセ行列を計算して反転する必要があります。scikit-learn は最適化中に既に Hessian を計算しているので、取得できれば効率的です。
でsklearn.classification.LogisticRegression、最小値で評価されたヘッシアンを取得する方法はありますか?
注: これは中間ステップであり、実際にはヘッセ行列の逆行列の対角要素のみが必要です。誰かがそこにたどり着くためのより簡単な方法を持っているなら、私はそれを学びたいです.