Python回归器库摘要函数为逻辑回归返回ValueError

我使用的是来自sklearn的python inbulit boston数据集，目标变量是CHAS

我从sklearn pkg建立了逻辑回归模型。我使用回归器库来获得模型输出的汇总统计数据，但我面临以下错误。请帮助我这一点，并请让我知道，如果你需要进一步的信息

在以下链接[1]中查找有关回归器库的更多信息：

请查找我用于模型构建的以下python代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
import pandas as pd

bostonn = datasets.load_boston()
boston = pd.DataFrame(bostonn.data , columns= bostonn['feature_names'])
print(boston.head())

X = boston.drop('CHAS' , axis =1)
y = boston.CHAS.astype('category')

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from regressors import stats
log_mod=LogisticRegression(random_state=123)
model=log_mod.fit(X,y)

stats.summary(model, X, y , xlabels=None)

我得到以下错误：

ValueErrorTraceback (most recent call last)
in ()
1 #xlabels = boston.feature_names[which_betas]
----> 2 stats.summary(model, X, y ,xlabels=None)

251     )
252     coef_df['Estimate'] = np.concatenate(
--> 253 (np.round(np.array([clf.intercept_]), 6), np.round((clf.coef_), 6)))
254 coef_df['Std. Error'] = np.round(coef_se(clf, X, y), 6)
255 coef_df['t value'] = np.round(coef_tval(clf, X, y), 4)

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

ValueError：除连接轴之外的所有输入数组维度必须完全匹配

还有其他帖子也有类似的错误，但这些解决方案没有帮助

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我的问题。上面附加的链接提供了有关摘要功能实际工作方式的信息。如果您需要更多信息，请告诉我。

@James Z，你能帮我一下吗？对不起，我不知道这方面的任何信息。

logisticsregression

不是一个回归器。它是一个分类器。

print（X.shape，y.shape）

的输出是什么？@BlackBear它与

X，y

无关，而是当模型为

fit（）

时学习到的

coef\uuuu>和
intercept\uuu
的形状。这与scikit学习中的回归器和分类器不同，还取决于其他因素。OP使用的库是关于回归模型的，其中as
LogisticRegression
（尽管其名称）是一个分类器。