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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いますが、いくつかのトレーニング データがあります。

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用方法を示すサンプル コードを持っていれば、それは素晴らしいことです。mord モジュールのクラスは次のとおりです。

>>>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']
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Scikit-learn の API に従っていると思います。以下に例を示します。

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]))

出力は次のようになります。

array([1])

array([2])

array([3])

お役に立てば幸いです

于 2016-07-24T07:59:13.697 に答える