mlr:具有统计推断残差分析直接CSV加载和其他功能的多元线性回归 源码
mlr( pip install mlr ) 一个轻量级,易于使用的Python软件包,将scikit-learn的简单API与统计推断测试,可视化残差分析,离群值可视化,多重共线性测试的功能相结合,可在statsmodels和R语言等软件包中找到。 由Tirthajyoti Sarkar博士(, )撰写和维护。 有用的回归指标, MSE,SSE,SST R ^ 2,调整后的R ^ 2 AIC(赤池信息标准)和BIC(贝叶斯信息标准) 推论统计, 标准错误 置信区间 p值 t检验值 F统计 视觉残留分析 拟合与特征图, 拟合残差图 标准化残差直方图 标准化残差的QQ图 离群值检测
文件列表
mlr-master.zip
(预估有个32文件)
mlr-master
MANIFEST.in
65B
mlr
Metrics.py
4KB
Multicollinearity.py
1KB
Generators.py
3KB
__init__.py
324B
Outliers.py
2KB
Inference.py
2KB
Diagnostics_plots.py
4KB
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