如何将Statsmodels警告转换为异常

Question

这里是Python和熊猫新手。我试图用statsmodels来拟合逻辑回归来计算投票者投票的概率。我在辖区级别工作；所以有时函数不收敛，我得到以下错误：警告：已超过最大迭代次数。在

我已经将最大迭代次数增加到1000次。然后我试图把这个“警告”变成一个例外。我已导入警告并包含警告。simplefilter（'error'，Warning）尝试捕获它，但它似乎不是真正的Python警告。相反，它是statsmodels在达到最大迭代次数时打印出来的东西。在

所以现在我想知道有没有办法说：

if sm.Logit(y, covs).fit(maxiter=1000) doesn't converge:
    do something else

Answer 1

编辑：您还可以检查返回的results类中的converged标志，并在模型未收敛时自己引发此异常。例如

dta = sm.datasets.spector.load_pandas()

y = dta.endog
X = dta.exog
X['const'] = 1

mod = sm.Logit(y, X).fit()

if not mod.mle_retvals['converged']:
    do something else

事实上，这些警告已经打印出来了。那是不好的形式。我提出了一个问题。PRs对此表示欢迎。在

https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/1281

或者，尝试通过method关键字使用另一个解算器。希望他们能在路上提出适当的警告或例外。在

如果你能分享导致这个问题的数据，那会很有帮助。可能还有别的事。在