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2020-12-31 阅读量: 1478
sklearn 与 statsmodels 主要区别

statsmodels更专注于统计推理,提供不确定性评价和P值参数;

sklearn更专注于预测。


sklearn 是一个机器学习包。

分类 :SVM , K近邻 ,随机森林 , 逻辑回归等。

回归 :Lasso ,岭回归 等。

聚类 :K-means ,谱聚类等。

降维 :PCA ,特征选择 ,矩阵分解等。

模型选择 :网格搜索, 交叉验证 ,指标矩阵。

预处理: 特征提取,正态化。


statsmodels

回归模型:线性回归 ,通用线性回归,鲁邦线性模型 ,线性混合效应模型等。

方差分析(ANOVA)。

时间序列分析:AR , ARMA , ARIMA , VAR等。

非参数方法: 核密度估计 , 核回归。

统计模型结果可视化。


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