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回帰には rpy2 を使用しています。返されたオブジェクトには、係数、残差、適合値、適合モデルのランクなどを含むリストがあります)。

ただし、フィット オブジェクトで標準誤差 (または R^2) を見つけることができません。R で lm を直接モデルを実行すると、summary コマンドで標準エラーが表示されますが、モデルのデータ フレームで直接アクセスできません。

rpy2を使用してこの情報を抽出するにはどうすればよいですか?

サンプルのpythonコードは

from scipy import random
from numpy import hstack, array, matrix
from rpy2 import robjects 
from rpy2.robjects.packages import importr

def test_regress():
    stats=importr('stats')
    x=random.uniform(0,1,100).reshape([100,1])
    y=1+x+random.uniform(0,1,100).reshape([100,1])
    x_in_r=create_r_matrix(x, x.shape[1])
    y_in_r=create_r_matrix(y, y.shape[1])
    formula=robjects.Formula('y~x')
    env = formula.environment
    env['x']=x_in_r
    env['y']=y_in_r
    fit=stats.lm(formula)
    coeffs=array(fit[0])
    resids=array(fit[1])
    fitted_vals=array(fit[4])
    return(coeffs, resids, fitted_vals) 

def create_r_matrix(py_array, ncols):
    if type(py_array)==type(matrix([1])) or type(py_array)==type(array([1])):
        py_array=py_array.tolist()
    r_vector=robjects.FloatVector(flatten_list(py_array))
    r_matrix=robjects.r['matrix'](r_vector, ncol=ncols)
    return r_matrix

def flatten_list(source):
    return([item for sublist in source for item in sublist])

test_regress()
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だからこれは私のために働くようです：

def test_regress():
    stats=importr('stats')
    x=random.uniform(0,1,100).reshape([100,1])
    y=1+x+random.uniform(0,1,100).reshape([100,1])
    x_in_r=create_r_matrix(x, x.shape[1])
    y_in_r=create_r_matrix(y, y.shape[1])
    formula=robjects.Formula('y~x')
    env = formula.environment
    env['x']=x_in_r
    env['y']=y_in_r
    fit=stats.lm(formula)
    coeffs=array(fit[0])
    resids=array(fit[1])
    fitted_vals=array(fit[4])
    modsum = base.summary(fit)
    rsquared = array(modsum[7])
    se = array(modsum.rx2('coefficients')[2:4])
    return(coeffs, resids, fitted_vals, rsquared, se)

私が言ったように、これは文字通りRPy2への私の最初の進出なので、それを行うためのより良い方法があるかもしれません. しかし、このバージョンでは標準誤差とともに R-2 乗値を含む配列が出力されるようです。

を使用して、R オブジェクトのコンポーネントの名前を確認できます (Rのprint(modsum.names)ようなものですnames(modsum)) 。.rx.rx2[[[

于 2012-01-15T17:36:31.757 に答える
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@joran：かなり良い。私はそれがそれをするためのほとんどの方法だと思います。

from rpy2 import robjects 
from rpy2.robjects.packages import importr

base = importr('base')
stats = importr('stats') # import only once !

def test_regress():
    x = base.matrix(stats.runif(100), nrow = 100)
    y = (x.ro + base.matrix(stats.runif(100), nrow = 100)).ro + 1 # not so nice
    formula = robjects.Formula('y~x')
    env = formula.environment
    env['x'] = x
    env['y'] = y
    fit = stats.lm(formula)
    coefs = stats.coef(fit)
    resids = stats.residuals(fit)    
    fitted_vals = stats.fitted(fit)
    modsum = base.summary(fit)
    rsquared = modsum.rx2('r.squared')
    se = modsum.rx2('coefficients')[2:4]
    return (coefs, resids, fitted_vals, rsquared, se)
于 2012-01-18T20:19:38.527 に答える