Python：データからノモグラムを作成する（PyNomoを使用）

Question

私はPython 2.7で作業しています。 1つの変数を予測するために、さまざまな変数のデータに基づいてノモグラムを作成します。私は探して、PyNomoパッケージをインストールしています。

しかし、ドキュメンテーションhereとhereとexamplesから、ノモグラムは、データのみからこれらの変数に関連する式（複数可）を持っていたときに作られた、とないことができるようです。たとえば、例hereは、方程式を使用してノモグラムを作成する方法を示しています。私が望むのは、データからノモグラムを作成し、これを使って物を予測することです。それ、どうやったら出来るの？言い換えれば、私はノモグラフを入力として機能させるのではなく、入力としてデータを取る方法を教えてください。それも可能ですか？

すべての入力が役に立ちます。 PyNomoがそれを行えない場合は、他のパッケージを（どんな言語でも）提案してください。たとえば、rmsのnomogramファンクションをRにしようとしていますが、正しく使用する方法はわかりません。私はそれについて別の質問をしましたhere。

Answer 1

「ノモグラム」という用語は、2つの全く異なるものを指しているため、やや混乱しています。

古典的なノモグラムは完全な計算を行います.2つの目盛りをマークし、マーク間に直線を引いて、3つ目の目盛りから答えを読みます。これは、ピノモが生産するノモグラムのタイプです。正しく言うように、式が必要です。上記のように、このようなノモグラムを作成することは、間違いなく2段階のプロセスです。

他の用語の使用（非常に人気があり、最近）は、回帰ノモグラムを参照することです。これらは、回帰モデル（通常はロジスティック回帰モデル）のグラフ表示です。これらのために、並列予測変数のグループは、底部に共通のスケールで描かれています。各プレディクタについて、スケールから「スコア」を読み、これらを追加します。これらのタイプのノモグラムはここ数年で非常に人気があり、RMSパッケージが作成するものです。私はこれを使用していないが、私の理解はそれがデータから直接働くということである。

希望はこれです！ :-)