MaxHalford/prince

解決する問題

Prince は、表形式データに対する多変量探索的データ分析の実行を簡素化します。複雑なデータセットを要約および視覚化するための一連の統計手法を提供し、生データでは明らかではない変数間のパターンや関係を発見するのに役立ちます。

仕組み

Prince は、人気のある scikit-learn ライブラリを模倣した API を使用して、主成分分析（PCA）やコレスポンデンス分析（CA）などのさまざまな統計手法を実装しています。これにより、データにモデルを適合させ、データセットを変換し、Altair を使用してインタラクティブな可視化を生成できます。効率的に設計されており、scikit-learn や FactoMineR などの確立されたツールに対して厳密にテストされています。

対象読者

表形式データセットで探索的分析を実行する必要があり、統計モデリングに使い慣れた一貫した Python インターフェースを好むデータサイエンティストや研究者向けです。

ハイライト

• PCA、MCA、MFA、FAMD、GPA、PGA など、幅広いメソッドをサポート。
• scikit-learn 互換の API を使用して使いやすさを実現。
• 補助行/列や行/列の重み付けなどの高度な機能をサポート。
• データ可視化のためのインタラクティブなチャートを生成。
• 業界標準の R および Python ライブラリに対して徹底的にテスト済み。