试图在 statsmodels python 中打印多重逻辑回归答案

【问题标题】：trying to print mulitple logistic regressions in statsmodels python试图在 statsmodels python 中打印多重逻辑回归
【发布时间】：2016-03-20 20:02:26
【问题描述】：

我正在尝试在 statsmodels 中打印一系列逻辑回归，但不确定如何将结果打印到控制台屏幕以外的其他地方。我创建了一个运行回归的函数，其中数据是数据集，其他变量是数据集中的一系列虚拟变量标签列表（我确信它不是运行这些的最有效方法，但它有效，并且当我有 5 个因变量要使用 var3 中的 var 2 和 15 的 9 个虚拟变量进行回归时，这很有意义）：

def regression(data, var1, var2, var3):
    for var in var 2:
        for var in var1:
            for var in var3:
                f = '%s ~ %s * %s' % (var1, var2, var3)
                y, x = patsy.dmatrices(f, data, return_type = 'dataframe')
                result = sm.Logit(y,x).fit()
                print(result.summary())
                print(np.exp(result.params))

无论如何-我正在尝试将输出打印到控制台以外的其他地方，以便我可以保存它并通过以获得显着的结果。我敢打赌，答案并不难，但我是 python 和 statsmodels 的新手，在 statsmodels 文档或 stackoverflow 上还没有看到任何明显的东西。谢谢

【问题讨论】：

with open("outfile-name.txt", "w") as out: sys.stdout = out ...
@zondo：我认为写信给sys 不是一个好主意：/
@NeilG：确实如此。我什至没有想过你说了什么。只要您要更改每个print() 调用，为什么不使用fileobject.write(...) 而不是print(..., out=fileobject)？
@zondo 我不确定。也许添加一个解释差异的替代答案？
@NeilG：我已经听从了你的建议。在这个过程中，我意识到为什么使用print 更容易;)

标签： python logistic-regression statsmodels

【解决方案1】：

如果你想写入文件而不是标准输出，你可以打开文件并使用.write():

def regression(...):
    with open("outfile") as out:
        for var in var 2:
            for var in var1:
                for var in var3:
                    ...
                    out.write(str(result.summary()) + "\n")
                    out.write(str(np.exp(result.params)) + "\n)

正如@NeilG 指出的那样，您也可以使用print(result.summary(), out=out)。这几乎是out.write(str(...) + "\n") 的快捷方式如果您想将result.summary() 和np.exp(result.params) 放在单独的文件中，请使用with open("summary", "w") as summary, open("params", "w") as params: 并使用summary 和params 而不是out。

【讨论】：

伙计——随着我对 python 的深入了解，我不断发现这么多答案是多么简单。谢谢！

【解决方案2】：

我会尝试这样的：

with open("summary.txt", "w") as f:
    f.write(result.summary)
with open("params.txt", "w") as f:
    f.write(np.exp(result.params))

【讨论】：

【解决方案3】：

按照@zondo 所说的做，然后打开一个文件。然后将文件句柄作为out参数传递给print。

【讨论】：