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いくつかの機能に基づいてラベルを予測しようとしており、トレーニングデータがあります。Pythonでmordモジュールを使用して順序回帰を行うにはどうすればよいですか?

Pythonで序数回帰を検索すると、http://pythonhosted.org/mord/が見つかりましたが、使用方法がわかりませんでした。

誰かがこのモジュールの使い方を示すためのサンプルコードを持っているのは素晴らしいことです。

>>>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'] 

答えて

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私はそれがScikit学習のAPIを次の信じる: はここmordモジュール内のクラスです。そこでここでは一例です:

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])) 

次のように出力は次のようになります。

array([1])

array([2])

array([3])

が、それは参考になりまし

たホープ
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