Стандартная ошибка коэффициентов с использованием регрессии по методу наименьшего абсолютного отклонения [Python]
Я использую регрессию LAD в пакете mord https://pypi.python.org/pypi/mord/0.4. Я создал модель и могу получить значения коэффициентов, используя model.coef_, но я также хотел бы получить меру погрешности этих коэффициентов. Нужно ли самому рассчитывать стандартную ошибку этих коэффициентов? Смотрите ниже полный код:
lad_train = LAD(verbose=1)
lad_train.fit(gbr_X_train,gbr_y_train)
lad_coef_train_df = pd.DataFrame({
'name':gbr_names,
'value':list(lad_train.coef_)
})
lad_coef_train_df.sort_values(by=['value'],ascending=False,axis=0,inplace=False)
Выход
name value
11 Curry Sausage 0.996635
22 Poke 0.501001
14 Fish & Chips 0.499526
10 Convenience Stores 0.492109
16 Food Trucks 0.491319
25 Street Vendors 0.456544
27 Vegan 0.354376
20 Latin American 0.337716
18 Gluten-Free 0.195002
30 street 0.171956
12 Event Planning & Services 0.170397
29 lot 0.167820
24 Specialty Food 0.166154
2 Bakeries 0.163821
21 Mediterranean 0.163400
5 Cafes 0.162586
32 lunch 0.162379
17 French 0.161995
8 Coffee & Tea 0.161554
31 dinner 0.155543
19 Hot Dogs 0.031876
28 casual 0.001014
0 RestaurantsPriceRange2 -0.003137
3 Breakfast & Brunch -0.003957
23 Salad -0.006620
15 Food Delivery Services -0.007320
9 Comfort Food -0.178998
7 Chinese -0.343550
6 Chicken Wings -0.495536
4 Burgers -0.499040
1 Bagels -0.499141
26 Tex-Mex -0.500267
13 Fast Food -0.509298