如何使用python中的mord模块进行有序回归？
如何使用python中的mord模块进行有序回归？
提问于 2016-07-24 15:34:25
我正在尝试根据一些特征来预测标签，并且我有一些训练数据。
在python中搜索有序回归，我找到了http://pythonhosted.org/mord/，但我不知道如何使用它。
如果有人有一个示例代码来演示如何使用这个模块，那就太好了。以下是mord模块中的类：
>>>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']回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-07-24 15:59:14
我相信它遵循Scikit-learn的API。下面是一个例子：
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]))输出将如下所示：
array([1])
array([2])
array([3])
希望能对你有所帮助
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38549756
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