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Python sklearn OAS用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 sklearn.covariance.OAS 的用法。

用法:

class sklearn.covariance.OAS(*, store_precision=True, assume_centered=False)

Oracle 近似收缩估计器。

在用户指南中阅读更多信息。

OAS 是一种特殊形式的收缩,在“用于 MMSE 协方差估计的收缩算法”Chen 等人,IEEE Trans.在标志上。 Proc.,第 58 卷,第 10 期,2010 年 10 月。

这里使用的公式与文章中给出的公式不对应。在原文章中,公式(23)表示在分子和分母中都将 2/p 乘以 Trace(cov*cov),但由于 p 较大,2/p 的值很小,因此省略了该操作它不会影响估算器的值。

参数

store_precision布尔,默认=真

指定是否存储估计的精度。

assume_centered布尔,默认=假

如果为 True,则在计算之前数据不会居中。在处理平均值几乎为零但不完全为零的数据时很有用。如果为 False(默认),数据将在计算之前居中。

属性

covariance_ndarray 形状(n_features,n_features)

估计的协方差矩阵。

location_ndarray 形状 (n_features,)

估计位置,即估计平均值。

precision_ndarray 形状(n_features,n_features)

估计的伪逆矩阵。 (仅当store_precision 为真时存储)

shrinkage_浮点数

用于计算收缩估计的凸组合中的系数。范围是 [0, 1]。

n_features_in_int

拟合期间看到的特征数。

feature_names_in_ndarray 形状(n_features_in_,)

拟合期间看到的特征名称。仅当 X 具有全为字符串的函数名称时才定义。

注意

正则化协方差为:

(1 - 收缩) * cov + 收缩 * mu * np.identity(n_features)

其中 mu = trace(cov) /n_features 和收缩由 OAS 公式给出(参见引用)

参考

“用于 MMSE 协方差估计的收缩算法” Chen 等人,IEEE Trans。在标志上。 Proc.,第 58 卷,第 10 期,2010 年 10 月。

例子

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.covariance import OAS
>>> from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles
>>> real_cov = np.array([[.8, .3],
...                      [.3, .4]])
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.multivariate_normal(mean=[0, 0],
...                             cov=real_cov,
...                             size=500)
>>> oas = OAS().fit(X)
>>> oas.covariance_
array([[0.7533..., 0.2763...],
       [0.2763..., 0.3964...]])
>>> oas.precision_
array([[ 1.7833..., -1.2431... ],
       [-1.2431...,  3.3889...]])
>>> oas.shrinkage_
0.0195...

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-learn.org大神的英文原创作品 sklearn.covariance.OAS。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。