Hướng dẫn what is kind kde in python? - loại kde trong python là gì?

DataFrame.plot.kde (bw_method = none, ind = none, ** kwargs) [nguồn]#kde(bw_method=None, ind=None, **kwargs)[source]#

Tạo sơ đồ ước tính mật độ hạt nhân bằng cách sử dụng hạt nhân Gaussian.

Nội dung chính Show

KDE có nghĩa là gì trong Python?
KDE được sử dụng để làm gì?
Cốt truyện KDE nói với bạn điều gì?
Lô KDE trong gấu trúc là gì?

Trong thống kê, ước tính mật độ hạt nhân (KDE) là một cách không tham số để ước tính hàm mật độ xác suất (PDF) của một biến ngẫu nhiên. Hàm này sử dụng hạt nhân Gaussian và bao gồm xác định băng thông tự động.

Tham sốbw_methodstr, vô hướng hoặc có thể gọi, tùy chọnbw_methodstr, scalar or callable, optional

Phương pháp được sử dụng để tính toán băng thông ước tính. Đây có thể là ‘Scott,‘ Silverman, một hằng số vô hướng hoặc có thể gọi được. Nếu không có (mặc định), ‘Scott, được sử dụng. Xem scipy.stats.gaussian_kde để biết thêm thông tin.

mảng indnumpy hoặc int, tùy chọnNumPy array or int, optional

Điểm đánh giá cho PDF ước tính. Nếu không có (mặc định), 1000 điểm cách đều nhau được sử dụng. Nếu Ind là một mảng numpy, KDE được đánh giá tại các điểm được thông qua. Nếu Ind là một số nguyên, số lượng điểm cách đều nhau được sử dụng.

**kwargs

Các đối số từ khóa bổ sung được ghi lại trong DataFrame.plot().

ReturnSmatplotlib.axes.axes hoặc numpy.ndarray của họ

Xem thêm

scipy.stats.gaussian_kde

Đại diện cho ước tính mật độ hạt nhân bằng cách sử dụng hạt nhân Gaussian. Đây là chức năng được sử dụng nội bộ để ước tính PDF.

Ví dụ

Đưa ra một loạt các điểm được lấy mẫu ngẫu nhiên từ phân phối không xác định, ước tính PDF của nó bằng cách sử dụng KDE với xác định băng thông tự động và vẽ kết quả, đánh giá chúng ở 1000 điểm cách đều nhau (mặc định):

>>> s = pd.Series([1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5])
>>> ax = s.plot.kde()

Một băng thông vô hướng có thể được chỉ định. Sử dụng giá trị băng thông nhỏ có thể dẫn đến quá mức, trong khi sử dụng giá trị băng thông lớn có thể dẫn đến việc phù hợp:

>>> ax = s.plot.kde(bw_method=0.3)

>>> ax = s.plot.kde(bw_method=3)

Cuối cùng, tham số IND xác định các điểm đánh giá cho biểu đồ của PDF ước tính:

>>> ax = s.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5])

Đối với DataFrame, nó hoạt động theo cùng một cách:

>>> df = pd.DataFrame({
...     'x': [1, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 5],
...     'y': [4, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6],
... })
>>> ax = df.plot.kde()

>>> ax = df.plot.kde(bw_method=0.3)

>>> ax = df.plot.kde(bw_method=3)

Cuối cùng, tham số IND xác định các điểm đánh giá cho biểu đồ của PDF ước tính:

>>> ax = df.plot.kde(ind=[1, 2, 3, 4, 5, 6])

KDE có nghĩa là gì trong Python?

Ước tính mật độ hạt nhân (KDE) trong một số giác quan Một thuật toán đưa ý tưởng hỗn hợp của người Gaussian đến cực trị logic của nó: nó sử dụng hỗn hợp bao gồm một thành phần Gaussian trên mỗi điểm, dẫn đến ước tính không tham số về mật độ. (KDE) is in some senses an algorithm which takes the mixture-of-Gaussians idea to its logical extreme: it uses a mixture consisting of one Gaussian component per point, resulting in an essentially non-parametric estimator of density.

KDE được sử dụng để làm gì?

Trong thống kê, ước tính mật độ hạt nhân (KDE) là ứng dụng làm mịn hạt nhân để ước tính mật độ xác suất, tức là, một phương pháp không tham số để ước tính hàm mật độ xác suất của biến ngẫu nhiên dựa trên hạt nhân làm trọng số.application of kernel smoothing for probability density estimation, i.e., a non-parametric method to estimate the probability density function of a random variable based on kernels as weights.

Cốt truyện KDE nói với bạn điều gì?

KDEPLOT là biểu đồ ước tính phân phối kernel mô tả hàm mật độ xác suất của các biến dữ liệu liên tục hoặc không tham số, tức là chúng ta có thể vẽ hoàn toàn cho các biến đơn biến hoặc nhiều biến.Sử dụng mô -đun Python Seaborn, chúng ta có thể xây dựng KDEPLOT với các chức năng khác nhau được thêm vào nó.depicts the probability density function of the continuous or non-parametric data variables i.e. we can plot for the univariate or multiple variables altogether. Using the Python Seaborn module, we can build the Kdeplot with various functionality added to it.

Lô KDE trong gấu trúc là gì?

Tạo sơ đồ ước tính mật độ hạt nhân bằng cách sử dụng hạt nhân Gaussian.Trong thống kê, ước tính mật độ hạt nhân (KDE) là một cách không tham số để ước tính hàm mật độ xác suất (PDF) của một biến ngẫu nhiên.Hàm này sử dụng hạt nhân Gaussian và bao gồm xác định băng thông tự động.a non-parametric way to estimate the probability density function (PDF) of a random variable. This function uses Gaussian kernels and includes automatic bandwidth determination.