pyAFM:在python中实现带滑动的加性因子模型和加性因子模型

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文件名称：pyAFM:在python中实现带滑动的加性因子模型和加性因子模型
文件大小：26KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-27 05:21:55
Python Python中的AFM和AFM + S 这是加性因子模型（Cenn，2009）和带滑参数的加性因子模型（MacLellan et al。，2015）的python实现。 我尽可能地尝试维护scikit-learn约定，以使代码与其助手功能兼容（例如，用于交叉验证）。 custom_logistic.py是可用于实现AFM的估计器。 bounded_logistic.py是可用于实现AFM + S的估计器。 process_datashop.py可用于读取的学生步骤或事务导出，并在其上运行AFM和AFM + S。 或者，只要数据遵循，就可以将其传递到脚本。可以使用-h参数调用此脚本，以获取有关受支持参数的详细信息。 默认情况下，该脚本在通过Datashop的学生步骤导出时，会运行AFM + S。 例如， $ python process_datashop.py student_step

【文件预览】：
pyAFM-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(323B)
----requirements.txt(40B)
----pyafm()
--------custom_logistic.py(5KB)
--------plot_datashop.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------process_datashop.py(5KB)
--------next_step_prediction.txt(38KB)
--------models.py(6KB)
--------bounded_logistic.py(7KB)
--------util.py(785B)
--------next_step_prediction.py(4KB)
--------roll_up.py(7KB)
----LICENSE.txt(1KB)
----afms_workflow_predict.py(4KB)
----README.md(3KB)