일부 기능을 기반으로 레이블을 예측하려고하는데 훈련 데이터가 있습니다.
파이썬에서 서수 회귀를 검색하면서 http://pythonhosted.org/mord/를 찾았 지만 사용 방법을 알아낼 수 없었습니다.
누군가이 모듈을 사용하는 방법을 보여주는 예제 코드가 있다면 좋을 것입니다. 다음은 mord 모듈의 클래스입니다.
>>>import mord
>>>dir(mord)
['LAD',
'LogisticAT',
'LogisticIT',
'LogisticSE',
'OrdinalRidge',
'__builtins__',
'__doc__',
'__file__',
'__name__',
'__package__',
'__path__',
'__version__',
'base',
'check_X_y',
'grad_margin',
'linear_model',
'log_loss',
'metrics',
'np',
'obj_margin',
'optimize',
'propodds_loss',
'regression_based',
'sigmoid',
'svm',
'threshold_based',
'threshold_fit',
'threshold_predict',
'utils']
Scikit-learn의 API를 따른다고 생각합니다. 그래서 여기에 예가 있습니다 :
import numpy as np
import mord as m
c = m.LogisticIT() #Default parameters: alpha=1.0, verbose=0, maxiter=10000
c.fit(np.array([[0,0,0,1],[0,1,0,0],[1,0,0,0]]), np.array([1,2,3]))
c.predict(np.array([0,0,0,1]))
c.predict(np.array([0,1,0,0]))
c.predict(np.array([1,0,0,0]))
출력은 다음과 같습니다.
array([1])
array([2])
array([3])
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