sklearn.covariance.oas¶
sklearn.covariance.oas(X, *, assume_centered=False)
使用Oracle近似收缩算法估算协方差。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| X | array-like of shape (n_samples, n_features) 用于计算协方差估计的数据。 |
| assume_centered | bool, default=False 如果为True，则在计算之前数据不会中心化。这在处理均值显着等于零但不完全为零的数据时很有用。如果为False，则数据将在计算之前进行中心化。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| shrunk_cov | array-like of shape (n_features, n_features) 收缩协方差矩阵 |
| shrinkage | float 用于收缩估计的凸组合中的系数。 |
注
正则（收缩）协方差为：
（1-收缩率）* cov +收缩率* mu * np.identity（n_features）
其中mu = trace（cov）/ n_features
与文章中给出的公式相比，我们用于实现OAS的公式略有修改。请参阅OAS以获取更多详细信息。
