pyGAM:[需要帮助] Python中的通用加性模型 源码
pyGAM Python中的通用加性模型。 文献资料 安装 pip install pygam scikit稀疏 为了加快对有约束的大型模型的优化,安装scikit-sparse会有所帮助,因为它包含了Cholesky因式分解的较快,稀疏的版本。 从scikit-sparse的导入引用了nose ,因此您也将需要它。 最简单的方法是使用Conda: conda install -c conda-forge scikit-sparse nose 贡献-需要帮助 欢迎捐款! 您可以通过多种方式帮助pyGAM,包括: 处理。 试用一下并报告错误或困难之处。 帮助改善文档。 编写新的,
文件列表
pyGAM-master.zip
(预估有个80文件)
pyGAM-master
pygam
callbacks.py
6KB
penalties.py
9KB
utils.py
25KB
__init__.py
612B
datasets
trees.csv
555B
faithful.csv
4KB
coal.csv
4KB
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