逻辑回归残差图/分布

Question

我正在尝试评估Python中带有残差图的logistic模型。
我在互联网上搜索，但没有找到相关信息。
似乎我们可以从this answer计算deviance residual。在

from sklearn.metrics import log_loss
def deviance(X_test, true, model):
    return 2*log_loss(y_true, model.predict_log_proba(X_test))

这将返回一个数值。在

但是，我们可以在执行GLM….时计算残差图。。。。 似乎没有Python绘制logistic回归残差、pearson或偏差的软件包。在

此外，我发现了一个有趣的包^{}。但我不确定它是否可以用于logistic回归。在

对绘制残差图有什么建议吗？在

此外，我还发现了一个资源here，它是为ols而不是{}。看来残差的计算有点不同。在