Ajuste de datos con Kernels
Project description
LibrerÃa con dos módulos para el ajuste de datos con Kernels diferentes.
Módulo 1
Cuenta con una clase que realiza el ajuste de datos de fecha vs cantidad a una curva suave por medio de un kernel gaussiano, tricube o de Epanechnikov y hace su respectiva graficación, a partir de los siguientes datos: path: direccción en que se encuentra el archivo csv que contiene los datos. h: factor que determina la "suavidad" de la curva y la exactitud del ajuste. Entre menor sea su valor más suave será la curva de ajuste pero más se alejará de los datos ingresados y vicecversa. tipo: tipo de kernel a usar, puede ser Gaussiano, Tricube o Epanechnikov. Debe ingresarse de forma literal como string Nota: La columnas del csv a usar deben tener el nombre literal: fecha_actualizacion y nuevos_casos
Módulo 2
Cuenta con una clase que realiza la comparacion grafica entre distintos tipos de kernel para ajuste de datos de fecha vs cantidad a una curva suave y hace su respectiva graficación, a partir de los siguientes datos: path: direccción en que se encuentra el archivo csv que contiene los datos. h: factor que determina la "suavidad" de la curva y la exactitud del ajuste. Entre menor sea su valor más suave será la curva de ajuste pero más se alejará de los datos ingresados y vicecversa. Nota: La columnas del csv a usar deben tener el nombre literal: fecha_actualizacion y nuevos_casos
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File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
9032683290e3d990c754b550adc23705
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| BLAKE2b-256 |
53be3c699b36e4761b3d20849178befc257ef50fe337b00ccd036172849d6193
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- Download URL: salopylib-1.3.2-py3-none-any.whl
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.11.2
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
3b768aa106abe5a1b60e770b8b25988f08ff774e2a51eafd3a5faf53c288b4b6
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
e9edceeec3e7134e48be085f11dfda344f05d07b22ca9f1b032796303a514f58
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