Порядковый логистический регресс в Python

Я хотел бы запустить порядковую логистическую регрессию в Python - для переменной ответа с тремя уровнями и несколькими объяснительными факторами. statsmodelsПакет поддерживает двоичный логит и модель полиномиального логита (MNLogit), но не упорядоченную логит. Поскольку основополагающая математика не так уж отличается, мне интересно, может ли она быть легко реализована с помощью этих? (В качестве альтернативы приветствуются другие пакеты Python, которые работают.)

— Хади
источник

Единственный код на python, о котором я знаю, это Фабиан, который видит выпуск statsmodels github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Я думаю, что это не будет сложно реализовать для statsmodels, но пока никто не вызвался.

— Иосиф

Это не Python, но в R ormфункция в rmsпакете эффективно обрабатывает тысячи уровней переменной ответа.

— Фрэнк Харрелл

В сочетании с комментарием w / @ FrankHarrell выше, обратите внимание, что вы можете вызывать R-функции из Python w / rpy2 (см. Также: Руководство Slug по Python ).

— gung - Восстановить Монику

Это возможно по теме, так как вопрос, похоже, не является запросом чистого кода - можно ли выковыривать упорядоченную модель логита из вычислительных компонентов двоичного логита и MNLogit, мне кажется, вопрос со статистическим характером ( даже если окончательное решение окажется чем-то вроде «нет, используйте другой пакет»)

— Silverfish

Действительно, я использовал R-модули через rpy2, а также упростил мою спецификацию модели до бинарного логита.

— Хади

Ты пробовал Морд ? Кажется, очень мало пакетов, чтобы сделать то же самое, и это один из них; хотя, как сам Фабиан подозревает, код может не масштабироваться должным образом. Источник: Логистический порядковый регресс в Python

— Manu
источник