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。






评论(0)


暂无数据
推荐帖子
0条评论
0条评论
0条评论