【文件属性】：
文件名称：xlogit:用于GPU加速的混合Logit模型估计的Python软件包
文件大小：1.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-10 14:42:46
python estimation gpu-acceleration discrete-choice mixed-logit
xlogit：Python包，用于GPU加速的混合Logit模型估计。
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快速开始
下面的示例使用xlogit来估计混合logit模型，以供选择电力供应商（）。 参数为：
X ：输入数据的二维数组（长格式），选择情况为行，变量为列
y ：一维选项数组（长格式）
varnames ：与X列的数量和顺序匹配的变量名列表
alts ：一维替代索引或替代列表的数组
ids ：选择情况的ID的一维数组
panels ：用于面板形成的ID的一维数组
randvars ：变量及其混合分布的字典（ "n"正态， "ln"对数正态， "t"三角形， "u"均匀， "tn"截断正态）
当前版本的xlogit仅支持长格式的输入数据。
# Read data from CSV file
import pandas as pd
df = pd . read_csv ( "examples/d
【文件预览】：
xlogit-master
----.travis.yml(248B)
----README.rst(9KB)
----docs()
--------conf.py(2KB)
--------benchmark.rst(45B)
--------install.rst(2KB)
--------api()
--------examples.rst(168B)
--------notebooks()
--------index.rst(273B)
--------contributing.rst(32B)
----requirements_dev.txt(201B)
----CONTRIBUTING.rst(839B)
----tests()
--------test_utils.py(2KB)
--------test__device.py(1003B)
--------test_mixed_logit.py(5KB)
--------test__choice_model.py(2KB)
--------test_multinomial_logit.py(3KB)
----LICENSE(34KB)
----requirements.txt(27B)
----examples()
--------benchmark()
--------data()
--------convert_data_wide_to_long.ipynb(140KB)
--------multinomial_model.ipynb(14KB)
--------mixed_logit_model.ipynb(81KB)
----setup.py(872B)
----xlogit()
--------multinomial_logit.py(12KB)
--------_choice_model.py(10KB)
--------utils.py(4KB)
--------_device.py(1KB)
--------mixed_logit.py(24KB)
--------__init__.py(112B)
----.gitignore(268B)