Python 广义相加模型基本假设 广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM)是一种灵活的统计建模方法,用于捕捉数据中的非线性关系。与传统的线性模型不同,GAM允许响应变量与自变量之间的关系通过平滑函数建模。本文将介绍GAM的基本假设,并结合Python中的实现示例,以便更好地理解该模型的应用。 GAM的基本假设 可加性:模...
GAM 广义相加模型Generalized additive model: 广义交叉验证法(GCV,generalized cross-validation) 基本原理是当式Ax=b的测量值 b 中的任意一项i b被移除时,所选择的正则参数应能预测到移除项所导致的变化。 马洛斯的Cp、Cp—准则(Mallows' Cp) 用来帮助在多个候选回归模型之间进行选择的一个统计量。Cp=(SSEp)/...
GAM 广义相加模型 Generalized additive model 广义加性模型(GAM)是以下形式的平滑半参数模型: g(E[y|X])=β0+f1(X1)+f2(X2,X3)+…+fM(XN)g(E[y|X])=β0+f1(X1)+f2(X2,X3)+…+fM(XN) 其中,自变量是因变量,是将我们的预测变量与因变量的期望值相关联的链接函数。X.T=[X_1,X_2,...,...
Generalized additive models form a surprisingly general framework for building models for both production software and scientific research. This Python package offers tools for building the model terms as decompositions of various basis functions. It is possible to model the terms e.g. as Gaussian ...
高级技术:学习GLM的扩展和变体,如广义加性模型(Generalized Additive Model, GAM)等,以处理更复杂的数据关系。 社区交流:加入机器学习社区,与同行交流经验和心得,共同探讨GLM的应用和发展。 你可以通过访问Scikit-learn官方文档来了解更多关于GLM在Python中的实现和应用。
pygam - Generalized Additive Models (GAMs), Explanation. GLRM - Generalized Low Rank Models. tweedie - Specialized distribution for zero inflated targets, Talk. MAPIE - Estimating prediction intervals. Polynomials orthopy - Orthogonal polynomials in all shapes and sizes. Classification Talk, Notebook...
It is interesting to note that many of the generalized linear models like the ones described in Chapter 3 are traditionally defined using maximum entropy distributions, given the constraints of the models. Similar to objective priors, MaxEnt prior may not exist or are difficult to derive. 1.4.4...
Generalized Linear Rule Models, 2019. ref 9、OmniXAI OmniXAI (Omni explable AI的缩写),解决了在实践中解释机器学习模型产生的判断的几个问题。 它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库,提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能,并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。OmniXAI旨在成为...
Generalized Linear Rule Models, 2019. ref 9、OmniXAI OmniXAI (Omni explable AI的缩写),解决了在实践中解释机器学习模型产生的判断的几个问题。 它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库,提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能,并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。OmniXAI旨在成为...
广义加权回归模型(Generalized Additive Model, GAM)是一种灵活的回归方法,能够处理非线性关系,适用于各种类型的数据。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Python实现GAM,并附上代码示例和解释。 什么是广义加权回归(GAM)? 广义加权回归在传统线性回归的基础上,通过引入可加模型来扩展线性模型。它允许我们为每个预测变量使...