文件名称：sklearn-GLMM：R中的广义线性混合模型方法的scikit-learn包装器
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 19:24:54
python statistics time-series scikit-learn bayesian
斯克莱恩-GLMM scikit-learn包装器，用于R中的广义线性混合模型方法 这是一个轻量级的包装器，可以通过R通过python拟合广义线性多元多级模型。它可以通过brms调用轻松使贝叶斯模型拟合： : 它具有足够的灵活性以扩展到其他基于R的模型，并被设计为与scikit-learn语法尽可能兼容。 它是针对rpy2 == 2.8.6专门构建的，以同时启用python2和3支持。 安装： pip install git + https : // github . com / stanbiryukov / sklearn - GLMM 在后台，该类依赖于下面列出的R库，因此
【文件预览】：
sklearn-GLMM-master
----LICENSE(1KB)
----requirements.txt(40B)
----examples()
--------02_extend_models.ipynb(27KB)
--------01_basic_example.ipynb(33KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(3KB)
----pyGLMM()
--------_models.py(8KB)
--------__init__.py(92B)
--------_utils.py(687B)
--------version.py(110B)