Python : 데이터에서 노멀 그램 생성하기 (PyNomo 사용)

Question

나는 Python 2.7에서 일하고 있습니다. 하나의 변수를 예측하기 위해 다양한 변수의 데이터를 기반으로 노모 그램을 만들고 싶습니다. 내가 찾고있어 PyNomo 패키지를 설치했습니다.

그러나 문서 here과 here 및 examples에서 노 멕 그램은 데이터가 아니라 이러한 변수와 관련된 방정식이있는 경우에만 가능합니다. 예를 들어, 예제 here은 수식을 사용하여 노모 그램을 작성하는 방법을 보여줍니다. 내가 원했던 것은 데이터에서 노모 그램을 만들어 그것을 사용하여 물건을 예측하는 것입니다. 어떻게해야합니까? 즉, 노모 그래프가 입력으로 함수가 아닌 입력으로 데이터를 가져 오게하려면 어떻게해야합니까? 심지어 가능할까요?

모든 입력 사항이 유용 할 것입니다. PyNomo가 그것을 할 수 없다면, 다른 패키지를 (모든 언어로) 제안 해주십시오. 예를 들어, rms의 nomogram 함수를 R에 넣으려고했지만 올바르게 사용하는 방법을 찾지 못했습니다. 그 질문에 대한 별도의 질문을했습니다 here.

Answer 1

"노모 그램"이라는 용어는 이제 완전히 다른 두 가지를 가리 키기 때문에 다소 혼란스러워졌습니다.

클래식 노모 그램은 전체 계산을 수행합니다. 두 개의 눈금을 표시하고 눈금을 가로 질러 직선을 그리고 세 번째 눈금에서 대답을 읽습니다. 이것은 pynomo가 생산하는 노모 그램 유형이며, 올바르게 말하면 수식이 필요합니다. 위에서 언급했듯이, 이와 같은 노모 그램을 제작하는 것은 확실히 2 단계 과정입니다.

다른 용어 (매우 인기가 있으며 최근)는 회귀 노모 그램을 나타냅니다. 이것들은 회귀 모델 (대개 회귀 회귀 모델)의 그래픽 묘사입니다. 이를 위해 병렬 예측 변수 그룹이 맨 아래에 공통 스케일로 표시됩니다. 각 예측 자에 대해 눈금에서 '점수'를 읽고이를 추가하십시오. 이러한 유형의 노모 그램은 지난 몇 년 동안 매우 인기가 있었으며 RMS 패키지가 초안을 작성할 것입니다. 나는 이것을 사용하지 않았지만 나의 이해는 그것이 데이터로부터 직접적으로 작용한다는 것이다.

희망이 있습니다. :-)