gammy：Python中的贝叶斯扭曲的广义加性模型-源码

Gammy –使用贝叶斯扭曲的Python中的广义加性模型 广义加性模型是一种预测性数学模型，定义为用观察数据校准（拟合）的项之和。 该软件包为配置和拟合此类模型提供了希望的界面。 模型参数的贝叶斯解释得到了促进，并简化了特征集。 概括 广义的加性模型形成了令人惊讶的通用框架，用于为生产软件和科学研究构建模型。 该Python软件包提供了用于将模型项构建为各种基础函数的分解的工具。 可以将术语建模为各种内核的高斯过程（降维），分段线性函数以及B样条。 当然，还支持非常简单的术语，例如行和常量（这些只是非常简单的基函数）。 权重参数分布中的不确定性是通过贝叶斯统计方法在出色的包的帮助下。 这项工作尚处于初期阶段，因此仍然缺少许多功能。 具有GAM功能的其他项目 目录 安装 该软件包可以在PyPi中找到。 pip install gammy 例子 'roids的多项式回归 从非常简单的数