局部回归和局部似然方法的实现

Implementations of local regression and local likelihood methods

本文关键字：局部实现方法回归更新时间：2023-10-16

我正在寻找一种有效的局部回归(黄土)和局部似然方法，如局部逻辑回归(例如，在Hastie等人的统计学习要素的6.5节中讨论了局部似然方法)。

我更喜欢c++或Python实现，但指向R(我知道黄土是实现的，但我找不到局部似然方法)或Java的指针也会很感激。

多谢!

在R中有'locfit'和'mgcv'包，我建议做局部回归的形式。我相信locfit包只是一个到底层C包的语法桥梁。(c++除外)

在github中有实现。考虑到它是纯python，我建议使用pypy作为解释器。

https://github.com/ali01/loess.py

另外，我推荐pandas作为通用的回归工具。我不确定它是否实现了黄土，而且我对算法也不够熟悉，无法提出替代方案，但pandas仍然很棒:

http://pandas.pydata.org/

难道你不能通过使用sk.learn的RadiusNeighborsRegressor函数并为weights参数指定一个自定义的三立方加权函数来获得一个python版本的黄土吗?