LDA score计算 计算步骤包括(详细计算过程看源码): 拟合lda模型,获取第一特征向量; 对第一特征向量进行标准化; 根据标准化后的第一特征向量,计算样本新坐标; 根据分组信息,计算组间距离,作为效应系数; LDA score = 效应系数 * 标准化后特征向量 ; 对LDA score进行log转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
展示了LDA score大于设定值有差异的物种，即具有统计学差异的biomaker。实际显示的是不同组中丰度有显著差异的物种，柱状图的长度代表显著差异物种的影响大小。请您注意：柱状图图例分组个数有可能少于实际样本分组个数，这是由于柱状图中实际显示的是Biomarker高丰度的组，低丰度的组不显示，属于正常现象。 图14 | LDA...
通俗讲就是将高维度数据变为低维度。例如基于电商的用户数据可能有上亿维,我们可以采用PCA把维度从亿级别降低到万级别或千级别,从而提高计算效率。 向量的内积 在开始下面的内容之前,我们需要弄懂几个基本概念,首相是向量的内积。 向量的内积我们在高中就已经学过,两个维数相同的向量的内积被定义为: 这个定义很好理解...
LDA score分值越大,差异越大,表示在该组中丰度显著高于其他组。不同的颜色用于区分不同的分组。 2、lda_result.csv 该表格表示各个差异物种的具体LDA分数值,共有三列,第一列是具体的物种或OUT名称,第二列是具体的LDA Score,是对原始LDA score去log10之后的数值, 第三列是该物种显著富集的分组。 特别说明:本...
注：图1为差异物种的LDA值分布图，颜色代表对应分组，柱状图的长度代表差异物种的贡献度大小（即为LDA Score），图中展示了LDA Score大于设定值（默认设置为2）的条件下不同组间丰度有显著差异的物种，即每组内丰度显著高于其它各组的Biomarker。图2为差异物种物种进化分支图，由内至外辐射的圆圈代表了由门至属（或...
print('模型准确率:\n', lda.score(x_test, y_test)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 最终得到模型的准确率为94.8%,说明模型效果还是不错的。 参考文献: 1、线性判别分析LDA原理总结
precisionrecall f1-score support -1.0 0.60 0.03 0.06 101 1.0 0.59 0.99 0.74 143 accuracy 0.59 244 macro avg 0.59 0.51 0.40 244 weighted avg 0.59 0.59 0.46 244 # 计算正例的预测概率,而非实际的预测值,用于生成ROC曲线的数据 y_score = model.predict_proba(X_test)[:,1] ...
该方法首先选择每个主题中最频繁出现的几个词语,计算它们成对的语义相似性来得出coherence score。在一个范围的训练主题数量内,我们选择能够让coherence最大的主题数,作为最优的主题数。 一般来说,语料中的文本文件很短的话(比如tweets),在应用coherent model上会相比长文本困难。
6)score(X[, y]):计算approximate log-likelihood。 7)set_params(**params):设置参数。 8)transform(X):利用已有模型得到语料X中每篇文档的主题分布。 链接:https://pan.baidu.com/s/1RrckbSNEs1dZB4NItlg07Q 提取码:s5p6 心有远方 何惧苟且