本文整理汇总了Python中sklearn.decomposition.PCA.join方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python PCA.join方法的具体用法？Python PCA.join怎么用？Python PCA.join使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.decomposition.PCA的用法示例。
在下文中一共展示了PCA.join方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1:
# 需要导入模块: from sklearn.decomposition import PCA [as 别名]
# 或者: from sklearn.decomposition.PCA import join [as 别名]
colors_victim_vio_sex = ["red" if i==1 else "gray" for i in nvf_all.victim_vio_sex]
fig = plt.figure()
plt.suptitle("Profile SVD & Victim of violence or sex attack")
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
ax.set_xlabel("SVD_profile_1")
ax.set_ylabel("SVD_profile_2")
ax.set_zlabel("SVD_profile_3")
ax.scatter(profile_svd.SVD_profile_1, profile_svd.SVD_profile_2, profile_svd.SVD_profile_3, c=colors_victim_vio_sex, marker=".")
plt.show()
####### Regression with cross-fold validation
### Trial 1
X = depriv_police_pca.join(profile_svd, how="outer")
X = X.join(nvf_all.resp_int_male_male, how="outer")
X = X.join(nvf_all.resp_int_male_female, how="outer")
X = X.join(nvf_all.resp_int_female_female, how="outer")
# reference category is female-male --> modal category
X = X.join(nvf_all.present_child, how="outer")
X = X.join(nvf_all.present_partner, how="outer")
X = X.join(nvf_all.present_other, how="outer")
# reference category is no one present
y= nvf_all[["victim_vio_sex"]]
import statsmodels.api as sm
logit = sm.Logit(y, X)
result = logit.fit()
#params = result.params开发者ID:acrz823，项目名称:CSEW-Interviewer-gender-the-presence-of-others-and-disclosure-of-violent-victimisation，代码行数:32，代码来源:CSEW+Analysis+on+violent+victimisation.py