文件名称:
PLinearRegression：Scikit-Learn的线性回归扩展了p值-源码
开发工具:
文件大小: 4kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：P线性回归
Scikit-Learn的线性回归扩展了p值。
“……零假设在实验过程中从未得到证明或建立，但有可能被反证。每个实验都可以说是存在的，只是给事实提供了反零假设的机会。” -RA Fisher
背景的人们熟悉和而Python的背景的人们则从未听说过它们。 这就是为什么我刚刚制作了这个脚本，它是scikit-learn的的扩展，也可以分别扩展到Lasso和Ridge回归。
演示版
一个简单的例子：
from p_linear_regression import PLinearRegression
plr = PLinearRegression ()
plr . fit ( X_train , y_train )
y_pred = plr . predict ( X_test )
print ( plr . summary )
sklearn的糖尿病数据集的输出如下所示：
coefficients standard Errors t statistic p values
0 37.900314 68.934688 0.54
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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