我正在尝试重新创建统计学习简介中的图，但我无法弄清楚如何计算概率预测的置信区间。具体来说，我正在尝试重新创建此图(figure7.1)的右侧面板，该面板根据年龄的4次多项式和相关的95%置信区间预测工资>250的概率。工资数据为here如果有人关心的话。我可以使用以下代码预测并绘制预测概率importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatureswage=pd.read_csv('
我想计算评级列中评级('A','B','C')的条件概率。companymodelratingtype0fordmustangAcoupe1chevycamaroBcoupe2fordfiestaCsedan3fordfocusAsedan4fordtaurusBsedan5toyotacamryBsedan输出:Prob(rating=A)=0.333333Prob(rating=B)=0.500000Prob(rating=C)=0.166667Prob(type=coupe|rating=A)=0.500000Prob(type=sedan|rating=A)=0.500000P
这个问题在这里已经有了答案:Fastarbitrarydistributionrandomsampling(inversetransformsampling)(5个答案)关闭4年前。我希望使用蒙特卡洛类型模拟来总结任意数量的事物概率分布。我想随机抽取某些东西的连续分布并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中，最终得到它们组合的概率分布。分布本身是经验性的——它们不是函数，而是P99=2.4、P90=7.12、P50=24.53、P10=82.14等形式(实际上有很多这样的点)。这些分布或多或少呈对数正态分布，因此如果有必要，将它们近似为对数正态分布可能会很好。但是我怎么能把它输入到S
我正在编写一个在网站上下注的机器人Betfair使用他们的PythonAPI。我想在足球比赛进行时下注。我编写了一个XML提要来为我提供比赛的实时数据，但是XML提要并不总是使用与必发相同的足球队名称。例如，在提及曼联时，必发可能会使用“ManUtd”，而XML提要可能会使用“ManUnited”或其他变体。我并不局限于热门市场，因此建立一个标准的Betfair到XML名称转换表是不可行的。我正在尝试使用某种概率字符串匹配来给我一些指示，表明这两个数据源指的是同一个团队。到目前为止，我已经玩过Reverend，它似乎进行了一些贝叶斯计算，但我认为我没有正确使用它，因为我必须将字符串分解
我正在使用np.random.choice进行无放回采样。我希望以下代码选择050%的时间、130%的时间和220%的时间。importnumpyasnpdraws=[]for_inrange(10000):draw=np.random.choice(3,size=2,replace=False,p=[0.5,0.3,0.2])draws.append(draw)result=np.r_[draws]如何正确选择np.random.choice的参数以提供我想要的结果？我想要的数字代表事件被排在第1位或第2位的概率。print(np.any(result==0,axis=1).mean
我有一个简单的问题。我需要一种方法来制作一个函数，该函数在p%的情况下生成0，在所有其他情况下生成1。我试着用random.random()这样做:p=0.40defgenerate():x=random.random()ifx但是，这似乎不是一个好方法。或者是？ 最佳答案 您当前的方法非常好，您可以通过多次尝试进行一些试验来验证这一点。例如，我们期望通过1000000次尝试获得大约600000个True结果:>>>sum(generate()foriinrange(1000000))599042>>>sum(generate()f
如何创建一个直方图来显示给定范围为0-1的数字x数组的概率分布？我希望每个柱状图例如，如果x=[.2,.2,.8]那么我希望图表显示2个条形图，一个在.2处，高度为.66，一个在.8处，高度为.33。我试过:matplotlib.pyplot.hist(x,bins=50,normed=True)这给了我一个直方图，其中的条形高于1。我并不是说这是错误的，因为根据文档，这是归一化参数将执行的操作，但这并没有显示概率。我也试过:counts,bins=numpy.histogram(x,bins=50,density=True)bins=bins[:-1]+(bins[1]-bins[0
我正在使用pythonscikit-learn包中的高斯混合模型来训练我的数据集，但是，我在编码时发现了这一点--G=mixture.GMM(...)--G.fit(...)--G.score(和特征)得到的对数概率是正实数...这是为什么呢？不是对数概率保证为负吗？我明白了。高斯混合模型返回给我们的是对数概率“密度”而不是概率“质量”，因此正值是完全合理的。如果协方差矩阵接近于奇异，那么GMM将不会表现良好，通常这意味着数据不适合此类生成任务 最佳答案 正对数概率没问题。请记住，GMM计算的概率是概率密度函数(PDF)，因此在任何
我开始使用sklearn.naive_bayes.GaussianNB进行文本分类，并获得了很好的初步结果。我想使用分类器返回的概率作为置信度的衡量标准，但predict_proba()方法始终为所选类返回“1.0”，为所有其余类返回“0.0”。我知道(来自here)“......不要太认真地对待predict_proba的概率输出”，但到那个程度？!分类器可能会弄错finance-investing或chords-strings，但predict_proba()输出没有任何犹豫...一些关于上下文的信息:-我一直在使用sklearn.feature_extraction.text.T
这个问题在这里已经有了答案:Aweightedversionofrandom.choice(28个答案)关闭2年前。我有一个Python字典，其中键代表一些项目，值代表所述项目的一些(规范化)权重。例如:d={'a':0.0625,'c':0.625,'b':0.3125}#Notethatsum([vfork,vind.iteritems()])==1forall`d`鉴于项目与权重的这种相关性，我如何从d中选择一个键，使得6.25%的时间结果为“a”，32.25%的时间结果为“b”'，结果的62.5%是'c'？
