求助,非参数估计中的核密度方法(Kernel法/Parzen窗法),输出的结果如何进行评价(类似于拟合优度R方这种,可以的话在python中该如何输出),有什么评价指标或者评价方法吗
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- 量化研究所 2023-02-14 17:19关注
对于非参数估计的结果评价,可以使用交叉验证(Cross-validation)和核密度估计图(KDE plot)等方法。
交叉验证可以用于评估模型的泛化能力,即用部分数据训练模型,用剩余数据测试模型,反复进行多次,最终汇总得到模型的性能评价。在核密度估计中,常用的交叉验证方法包括留一交叉验证(Leave-One-Out Cross-Validation,LOOCV)和K折交叉验证(K-Fold Cross-Validation)等。
KDE plot是一种可视化方法,可以将估计出的密度曲线和原始数据直方图进行对比,以检查估计结果的准确性。在Python中,可以使用seaborn库中的kdeplot()函数来实现。
拟合优度R方是一种广泛使用的线性回归模型评价指标,通常用于评估模型的拟合优度,而非参数估计不是线性回归模型,所以不能使用R方来评估其拟合效果。在非参数估计中,可以使用均方误差(Mean Square Error,MSE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)等指标来评估模型的拟合效果。
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