معرفی شرکت ها


analyzefit-0.3.8


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Performs analysis of the fit of a model.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل analyzefit-0.3.8
نام analyzefit
نسخه کتابخانه 0.3.8
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Wiley S Morgan
ایمیل نویسنده wsmorgan@gmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/wsmorgan/analyzefit
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/analyzefit/
مجوز MIT
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/analyzefit.svg)](https://pypi.python.org/pypi/analyzefit/)[![Build Status](https://travis-ci.org/wsmorgan/analyzefit.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/wsmorgan/analyzefit)[![codecov](https://codecov.io/gh/wsmorgan/analyzefit/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/wsmorgan/analyzefit)[![Code Health](https://landscape.io/github/wsmorgan/analyzefit/master/landscape.svg?style=flat)](https://landscape.io/github/wsmorgan/analyzefit/master) # analyzefit Analyze fit is a python package that performs standard analysis on the fit of a regression model. The analysis class validate method will create a residuals vs fitted plot, a quantile plot, a spread location plot, and a leverage plot for the model provided as well as print the accuracy scores for any metric the user likes. For example: ![alt_text](../master/support/images/validation.png) If a detailed plot is desired then the plots can also be generated individually using the methods res_vs_fit, quantile, spread_loc, and leverage respectively. By default when the plots are created individually they are rendered in an interactive inverontment using the bokeh plotting package. For example: ![alt text](../master/support/images/interactive.pdf) This allows the user to determine which points the model is failing to predict. Full API Documentation available at: [github pages](https://wsmorgan.github.io/analysefit/). ## Installing the code To install analyzefit you may either pip install: ``` pip install analyzefit ``` or clone this repository and install manually: ``` python setup.py install ``` # Validating a Model To use analyze fit simply pass the feature matrix, target values, and the model to the analysis class then call the validate method, (or any other plotting method). For example: ``` import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.model_selection import train_test_split from analyzefit import Analysis df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data', header=None,sep="\s+") df.columns = ["CRIM","ZN","INDUS","CHAS","NOX","RM","AGE","DIS","RAD","TAX","PTRATIO","B","LSTAT","MEDV"] X = df.iloc[:,:-1].values y = df[["MEDV"]].values X_train, X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.3,random_state=0) slr = LinearRegression() slr.fit(X_train,y_train) an = Analysis(X_train, y_train, slr) an.validate() an.validate(X=X_test, y=y_test, metric=[mean_squared_error, r2_score]) an.res_vs_fit() an.quantile() an.spread_loc() an.leverage() ``` ## Python Packages Used - numpy - matplotlib - bokeh - sklearn


نیازمندی

مقدار نام
- bokeh
- matplotlib
- numpy
- scipy
- sklearn


نحوه نصب


نصب پکیج whl analyzefit-0.3.8:

    pip install analyzefit-0.3.8.whl


نصب پکیج tar.gz analyzefit-0.3.8:

    pip install analyzefit-0.3.8.tar.gz