python?Copula?實(shí)現(xiàn)繪制散點(diǎn)模型
一、使用copula生成合成數(shù)據(jù)集（synthetic dataset）
1. 三維數(shù)據(jù)描述
建立一個三維數(shù)據(jù)表，查看三維數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖：
from copulas.datasets import sample_trivariate_xyz data = sample_trivariate_xyz() from copulas.visualization import scatter_3d scatter_3d(data)
2. 使用高斯copula對數(shù)據(jù)集建模
使用GaussianMultivariate（自動）估計x、y、z的邊緣分布和聯(lián)合分布，從而能夠?qū)?shù)據(jù)集建模。
from copulas.multivariate import GaussianMultivariate copula = GaussianMultivariate() copula.fit(data)
3. 使用擬合后的模型生成新的數(shù)據(jù)集
使用sample按擬合好的邊際分布生成1000個新的樣本點(diǎn)（每個編輯分布都生成1000個樣本點(diǎn)，3個邊際分布生成3000個樣本點(diǎn)）
num_samples = 1000 synthetic_data = copula.sample(num_samples) synthetic_data.head()
4. 觀察三維散點(diǎn)圖，比較擬合數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異
from copulas.visualization import compare_3d compare_3d(data, synthetic_data)
5. 保存與加載模型擬合路徑
對于需要較長時間進(jìn)行擬合copula模型的數(shù)據(jù)，可以擬合一個比較合適的模型后，用save保存這個模型，在每次想采樣新數(shù)據(jù)時用load加載存儲在磁盤上已經(jīng)擬合好的模型。
model_path = 'mymodel.pkl' copula.save(model_path) new_copula = GaussianMultivariate.load(model_path) new_samples = new_copula.sample(num_samples)
6. 提取和設(shè)置參數(shù)
在某些情況下，從擬合的連接中獲取參數(shù)比從磁盤中保存和加載參數(shù)更有用。可以使用to_dict方法提取copula模型的參數(shù)：
copula_params = copula.to_dict()
一旦有了所有的參數(shù)，就可以使用from_dict創(chuàng)建一個新的相同的Copula模型：
new_copula = GaussianMultivariate.from_dict(copula_params) # 用新模型生成新的參數(shù)： new_samples = new_copula.sample(num_samples)
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