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statsmodel泊松预测返回浮点数而不是整数

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所以我使用statsmodel包对我的数据集进行泊松回归，我确保我的训练y确实是计数和整数 . 但是，当我打印预测值（testmodely below）时，它们是浮点数 .

我非常困惑，我希望它们是整数，因为输入数据和拟合到模型的是整数，而泊松输出计数数据 . 你知道我在哪里弄错了吗？先谢谢了 .

import statsmodels.api as sm
poi_model = sm.GLM(trainingy,trainingx, family=sm.families.Poisson())
poi_results = poi_model.fit()
paramet = poi_results.params
testmodely = poi_model.predict(paramet, testx, linear=False)
machine-learning regression poisson

1 回答

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    泊松模型预测平均值，即泊松随机变量的期望值或强度 . 这通常不是整数 . 假设分布假设是正确的，使用泊松强度我们可以获得新观测的完整分布 .

    这类似于逻辑回归或logit，其中预测是观察事件或类别的概率 . 这也是相应随机变量的平均值或期望值 . 在分类问题中，概率被最可能类的赋值所取代，该类是二进制0,1而不是实数 .

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