kulprit 0.2.0

Python中用于贝叶斯模型选择的Kullback-Leibler投影。

概述

Kulprit (发音：kuːl.prɪt) 是一个用于 Bambi 模型的变量选择包。Kulprit正在积极开发中，因此请谨慎使用。如果您发现任何错误或有任何功能请求，请提交问题。

安装

Kulprit需要一个工作的Python解释器（3.9+）。我们建议使用Anaconda Distribution 安装Python和关键数值库，该分发版在所有主要平台上都提供一键安装器。

假设您的机器上已安装了标准Python环境（包括pip），您可以使用pip在一行内安装Kulprit本身

pip install kulprit

或者，如果您想安装包的最新版本，您可以从GitHub安装它

pip install git+https://github.com/bambinos/kulprit.git

文档

Kulprit 的文档可以在 官方文档 中找到。如果您不熟悉 Kulprit 的理论背景，或需要关于如何使用 Kulprit 或解释其结果的实用建议，我们建议您阅读论文 Robust and efficient projection predictive inference。您还可以找到关于交叉验证和模型选择的指南。

开发

请参阅 CONTRIBUTING.md 中的开发指南。

贡献

Kulprit 是一个社区项目，欢迎贡献力量。更多信息请参阅 贡献 Readme。

要查看贡献者列表，请访问 GitHub 贡献者 页面

引用

如果您使用 Bambi 并想引用它，请使用以下格式：

@misc{mclatchie2023,
    title={Robust and efficient projection predictive inference}, 
    author={Yann McLatchie and Sölvi Rögnvaldsson and Frank Weber and Aki Vehtari},
    year={2023},
    eprint={2306.15581},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={stat.ME}
}

捐赠

如果您想从财务上支持 Kulprit，您可以通过 向我们的姊妹项目 PyMC 捐款 来支持。

行为准则

Kulprit 希望维护一个积极的社区。更多详细信息请参阅 行为准则

许可证

MIT 许可证