如何使用 python 中的 mord 模块进行序数回归？

Question

我正在尝试根据某些特征预测标签，并且我有一些训练数据。

在 python 中搜索序数回归，我找到了 http://pythonhosted.org/mord/ 但我不知道如何使用它。

如果有人有示例代码来演示如何使用此模块，那就太好了。以下是 mord 模块中的类：

>>>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']

Answer 1

我相信它遵循了 Scikit-learn 的 API。所以这是一个例子：

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]))

输出结果如下：

array([1])

array([2])

array([3])

希望对您有所帮助

如何使用 python 中的 mord 模块进行序数回归？

How can I do ordinal regression using the mord module in python?

python

machine-learning

regression

logistic-regression

non-linear-regression