Ben yeni ve genel olarak GMM-uzuv ve scikit için ... Python bir Gauss Karışım Modelinin uyum kalitesi ile biraz problem var (scikit-öğrenme) .sorunu
ben n = 2 bileşenlerle bir GMM ile sığdırmak istiyorsanız size DATA HERE ulaşabileceğiniz veriler, bir dizi var.
kriter olarak ben bir normal uyum üst üste.
Hatalar/garabeti:
- ayar n = 1 bileşenler, ben
- ayar n = 2 bileşenlerinin uyum GMM (1) Normal kriter, normal uyum GMM daha iyidir ile kurtaramazsınız (2) ...
- GMM (n) her zaman aynı uyum sağlamak gibi görünüyor sığacak İşte
ne alıyorum edilir: yanlış burada ne yapıyorum? (Resim, GMM (2) ile uyumu gösterir). Yardımlarınız için şimdiden teşekkür ederiz.
Kod aşağıda sorun tek bileşenleri üzerinde bağlıydı
from numpy import *
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
from collections import OrderedDict
from scipy.stats import norm
from sklearn.mixture import GMM
# Upload the data: "epsi" (array of floats)
file_xlsx = './db_X.xlsx'
data = pd.read_excel(file_xlsx)
epsi = data["epsi"].values;
t_ = len(epsi);
# Normal fit (for benchmark)
epsi_grid = arange(min(epsi),max(epsi)+0.001,0.001);
mu = mean(epsi);
sigma2 = var(epsi);
normal = norm.pdf(epsi_grid, mu, sqrt(sigma2));
# TENTATIVE - Gaussian mixture fit
gmm = GMM(n_components = 2); # fit quality doesn't improve if I set: covariance_type = 'full'
gmm.fit(reshape(epsi,(t_,1)));
gauss_mixt = exp(gmm.score(reshape(epsi_grid,(len(epsi_grid),1))));
# same result if I apply the definition of pdf of a Gaussian mixture:
# pdf_mixture = w_1 * N(mu_1, sigma_1) + w_2 * N(mu_2, sigma_2)
# as suggested in:
# http://stackoverflow.com/questions/24878729/how-to-construct-and-plot-uni-variate-gaussian-mixture-using-its-parameters-in-p
#
#gauss_mixt = array([p * norm.pdf(epsi_grid, mu, sd) for mu, sd, p in zip(gmm.means_.flatten(), sqrt(gmm.covars_.flatten()), gmm.weights_)]);
#gauss_mixt = sum(gauss_mixt, axis = 0);
# Create a figure showing the comparison between the estimated distributions
# setting the figure object
fig = plt.figure(figsize = (10,8))
fig.set_facecolor('white')
ax = plt.subplot(111)
# colors
red = [0.9, 0.3, 0.0];
grey = [0.9, 0.9, 0.9];
green = [0.2, 0.6, 0.3];
# x-axis limits
q_inf = float(pd.DataFrame(epsi).quantile(0.0025));
q_sup = float(pd.DataFrame(epsi).quantile(0.9975));
ax.set_xlim([q_inf, q_sup])
# empirical pdf of data
nb = int(10*log(t_));
ax.hist(epsi, bins = nb, normed = True, color = grey, edgecolor = 'k', label = "Empirical");
# Normal fit
ax.plot(epsi_grid, normal, color = green, lw = 1.0, label = "Normal fit");
# Gaussian Mixture fit
ax.plot(epsi_grid, gauss_mixt, color = red, lw = 1.0, label = "GMM(2)");
# title
ax.set_title("Issue: Normal fit out-performs the GMM fit?", size = 14)
# legend
ax.legend(loc='upper left');
plt.tight_layout()
plt.show()
herkes sorunu yeniden: bu sınırı düşürülmesi
sorunu (resme bakın) çözüldü? Teşekkürler –