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python - 如何找到真实数据的概率分布和参数？ (Python 3)

coder 2023-05-25 原文

我有一个来自 sklearn 的数据集，我绘制了 load_diabetes.target 数据的分布(即 load_diabetes.data 用于预测)。

我使用它是因为它具有最少数量的回归变量/属性sklearn.datasets。

使用 Python 3，我怎样才能得到最接近分布的分布类型和参数？

我所知道的 target 值都是正的和偏斜的(正偏斜/右偏斜)。 . . Python 中有没有办法提供一些分布，然后获得最适合 target 数据/向量的分布？或者，根据给出的数据实际建议适合？这对于具有理论统计知识但很少有将其应用于“真实数据”经验的人来说将非常有用。

奖金 使用这种方法来确定“真实数据”的后验分布是否有意义？如果没有，为什么不呢？

from sklearn.datasets import load_diabetes
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import pandas as pd

#Get Data
data = load_diabetes()
X, y_ = data.data, data.target

#Organize Data
SR_y = pd.Series(y_, name="y_ (Target Vector Distribution)")

#Plot Data
fig, ax = plt.subplots()
sns.distplot(SR_y, bins=25, color="g", ax=ax)
plt.show()

最佳答案

使用这种方法

import scipy.stats as st
def get_best_distribution(data):
    dist_names = ["norm", "exponweib", "weibull_max", "weibull_min", "pareto", "genextreme"]
    dist_results = []
    params = {}
    for dist_name in dist_names:
        dist = getattr(st, dist_name)
        param = dist.fit(data)

        params[dist_name] = param
        # Applying the Kolmogorov-Smirnov test
        D, p = st.kstest(data, dist_name, args=param)
        print("p value for "+dist_name+" = "+str(p))
        dist_results.append((dist_name, p))

    # select the best fitted distribution
    best_dist, best_p = (max(dist_results, key=lambda item: item[1]))
    # store the name of the best fit and its p value

    print("Best fitting distribution: "+str(best_dist))
    print("Best p value: "+ str(best_p))
    print("Parameters for the best fit: "+ str(params[best_dist]))

    return best_dist, best_p, params[best_dist]

关于python - 如何找到真实数据的概率分布和参数？ (Python 3)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37487830/

pythondistcode34machine-learningstatisticsdistributiondata-fitting

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