GAA-UAM/scikit-fda

何を解決するか

scikit-fda は、連続パラメータに依存するデータを取り扱う統計学の一分野である関数データ解析（FDA）のためのツールを提供します。ユーザーが関数データを分析・表現・前処理できるようにし、従来の離散データ解析の枠を超えます。

仕組み

このパッケージは、関数データを扱うためのクラス、メソッド、関数のセットを提供します。NumPy、SciPy、scikit-learn などの科学計算Pythonエコシステムと統合され、以下のタスクを実行します：

• 探索的分析： 関数データ内のパターンを理解する。
• 前処理： 関数データをさらなる分析に備えて準備する。
• 推論とモデリング： 関数データ専用の回帰、分類、クラスタリングを実行する。

対象ユーザー

時間系列、成長曲線、スペクトルデータなど、連続的な性質を持つデータを扱い、Pythonでそのようなデータの分析に特化したツールが必要な統計学者、データサイエンティスト、研究者向けに設計されています。

特徴

• 包括的なFDAツールキット： 表現、前処理、探索的分析のためのツールを含む。
• 機械学習統合： 関数分類、回帰、クラスタリングをサポート。
• 推論サポート： 関数データに対する統計的推論のためのメソッドを提供。
• 科学計算Pythonエコシステム： NumPy、SciPy、scikit-learn を基盤として構築。