ValueError: The first guess on the deviance function returned a nan. This could be a boundary problem and sh

Bonjour,
J'ai une erreur que j'arrive pas à le resoudre, en effet lorsque je tape cette commande: result = model.fit(), j'obtient cette erreur:ValueError: The first guess on the deviance function returned a nan. This could be a boundary problem and should be reported.
SVP si quelqu'un peut m'aider et merci d'avance

Salut,

Si c'est du Python, ce dont tu nous parles, il serait bien de donner un exemple de code fonctionnel pour que l'on puisse reproduire l'erreur.

Manifestement, tu utilises une bibliothèque particulière et certains sur ce forum la connaissent sûrement ou bien tu n'utilises pas Python et dans ce cas nous te redirigerons.

voila le code que j'essaye de l'exécuter sur python bien sur:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 16 11:30:16 2013

@author: J09473
"""

#regression logistique
from pandas import *
import statsmodels.api as sm

#load external data

data= read_table('C:/Users/J09473/Documents/tabFinallllSurfCon.txt')

#define response
Y = data[data.ACHI == 1].RG

#summarize response variable
Y.describe()

#define predictors
X = sm.add_constant(data[data.ACHI == 1][['RG', 'SURF', 'TYPL', 'GVIT1', 'MRTOTA']])
#suumarize predictors
X.describe()
# DEFINE A MODEL

model = sm.GLM(Y, X, family = sm.families.Binomial())

# FIT A MODEL

result = model.fit()
model.fit()
# PRINT RESULTS

print result.summary()


J'ai un message d'erreur dans l'exécution de la commande result = model.fit()
Merci d'avance

Personnellement, je ne connais pas Pandas, mais le message d'erreur dit que ta fonction retourne un NAN (not a number), que ce pourrait être un problème du binding et que ce devrait être reporté.

À pat ça, je vois dans ton code:

Code:

---

1 2	Y = data[data.ACHI == 1].RG

---

Ce qui donne deux possibilités:

Code:

---

1 2 3

Y = data[True].RG Y = data[False].RG

---

C'est une spécificité de Pandas ? ou bien une erreur ?

Bonjour,
J'ai trouvée ce code sur internet et j'essaye de l'appliquer sur mon probléme parce que le principe est le meme; je cherche à sortir les p-value de mes variables (ACHI,RG,TYPL,SURF...) qui sont de natures différentes( continues Vs discretes). J'ai trouvée que la bibliothéque statsmodels permet de faire ce type de regression logistique. voila le lien:
http://statcompute.wordpress.com/201...n-with-python/

Le problème peut venir de n'importe où, le message d'erreur est spécifique a Pandas.

Tes data ne sont peut-être pas formatée de manière attendue.

Dans l'exemple que tu donnes tu as vu que tu peux directement les afficher:

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

In [4]: data = read_table('C:\\data\\credit_count.txt', sep = ',')   In [5]: data Out[5]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 13444 entries, 0 to 13443 Data columns: CARDHLDR 13444 non-null values DEFAULT 13444 non-null values ...

---

et aussi que, dans cet exemple, le séparateur de données est indiqué: sep = ','

Mais moi mon fichier texte est un tableau ,il est pas séparé avec "," , et tout marche bien "j'ai pu afficher le contenu de mon fichier" , sauf la commande result = model.fit() qui ne marche pas.