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如何找到每个系数的p值(显着性)？

lm = sklearn.linear_model.LinearRegression()
lm.fit(x,y)

我试图用SKLearn做一个LR,用于一个相当大的数据集,其中有600个虚拟数据集,只有很少的区间变量(我的数据集中有300 K行),结果混淆矩阵看起来很可疑.我想检查返回系数和ANOVA的重要性,但我找不到如何访问它.有可能吗？对于包含大量虚拟变量的数据,最佳策略是什么？非常感谢!

我是机器学习的新手，并使用 sklearn 创建了一个逻辑模型，但我没有获得任何有关如何查找特征变量和模型的 P 值的文档。我已经检查了堆栈链接，但没有得到所需的输出。请帮忙。提前致谢