Как получить коэффициенты полиномиальной логистической регрессии? ⇐ Python

[Anonymous]

Мне нужно рассчитать коэффициенты множественной логистической регрессии с помощью sklearn:

X =

Код: Выделить всё

x1          x2          x3   x4         x5    x6
0.300000    0.100000    0.0  0.0000     0.5   0.0
0.000000    0.006000    0.0  0.0000     0.2   0.0
0.010000    0.678000    0.0  0.0000     2.0   0.0
0.000000    0.333000    1.0  12.3966    0.1   4.0
0.200000    0.005000    1.0  0.4050     1.0   0.0
0.000000    0.340000    1.0  15.7025    0.5   0.0
0.000000    0.440000    1.0  8.2645     0.0   4.0
0.500000    0.055000    1.0  18.1818    0.0   4.0

Значения y являются категориальными в диапазоне [1; 4].

y =

Код: Выделить всё

1
2
1
3
4
1
2
3

Вот что я делаю:

Код: Выделить всё

import pandas as pd
from sklearn import linear_modelion
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np

h = .02

logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5)

logreg.fit(X, y)

# print the coefficients
print(logreg.intercept_)
print(logreg.coef_)

Однако я получаю 6 столбцов в выходных данных logreg.intercept_ и 6 столбцов в выходных данных logreg.coef_ Как я могу получить 1 коэффициент на функцию, например значения a - f?

Код: Выделить всё

y = a*x1 + b*x2 + c*x3 + d*x4 + e*x5 + f*x6

Кроме того, возможно, я делаю что-то неправильно, потому что y_pred = logreg.predict(X) дает мне значение 1 для всех строк .

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/485 ... regression