本文整理汇总了Python中skillmodels.SkillModel.fit方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python SkillModel.fit方法的具体用法？Python SkillModel.fit怎么用？Python SkillModel.fit使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类skillmodels.SkillModel的用法示例。
在下文中一共展示了SkillModel.fit方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: open
# 需要导入模块: from skillmodels import SkillModel [as 别名]
# 或者: from skillmodels.SkillModel import fit [as 别名]
model_name, dataset_name, estimator = sys.argv[1:4]
# load the model dict from a json file in src.model_specs
with open(ppj('IN_MODEL_SPECS', '{}.json'.format(model_name))) as j:
model_dict = json.load(j)
# load the dataset from a dta file in bld.out.data
dataset = pd.read_stata(ppj('OUT_DATA', '{}.dta'.format(dataset_name)))
# create an instance of SkillModel
mod = SkillModel(model_dict=model_dict, dataset=dataset,
estimator=estimator,
model_name=model_name, dataset_name=dataset_name)
# call its fit method to estimate the model
res = mod.fit()
# create a pandas DataFrame containing the parameters and standard errors
df = DataFrame(data=res.params, columns=['params'], index=res.param_names)
df['se'] = res.bse
df['pvalues'] = res.pvalues
df['tvalues'] = res.tvalues
df.reset_index(inplace=True)
# extract the results dictionary
res_dict = res.optimize_dict
# save the DataFrame and res_dict
df_path = ppj('OUT_ANALYSIS', '{}_{}/results_df.csv').format(
model_name, dataset_name)
dict_path = ppj('OUT_ANALYSIS', '{}_{}/results_dict.json'.format(
model_name, dataset_name))
df.to_csv(df_path)