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statsmodels Bewertungen & Produktdetails

statsmodels ist ein Python-Modul, das Klassen und Funktionen für die Schätzung vieler verschiedener statistischer Modelle sowie für die Durchführung statistischer Tests und die statistische Datenexploration bereitstellt. Eine umfangreiche Liste von Ergebnisstatistiken ist verfügbar.

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statsmodels

Produktbeschreibung

statsmodels ist ein Python-Modul, das Klassen und Funktionen für die Schätzung vieler verschiedener statistischer Modelle sowie für die Durchführung statistischer Tests und die statistische Datenexploration bereitstellt. Eine umfangreiche Liste von Ergebnisstatistiken ist verfügbar.

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statsmodels-Bewertungen (3)

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BI

Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

6.2.2019

"Statsmodels"

4/5

Was gefällt dir am besten statsmodels?

Eine umfassende Sammlung fortgeschrittener oder speziell verwendeter statistischer und Regressionsfunktionen. Der Zugriff auf Modelle und statistische Tests, die mit diesen Modellen in demselben Paket verbunden sind, ist sehr praktisch. Zusätzlich enthalten die Ausgaben für Regressionsmodelle wie ARMA/ARIMA/ARIMAX/SARIMAX bereits viele relevante Informationen wie AIC- und BIC-Werte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? statsmodels?

Die Ausgabeart ist inkonsistent und kann manchmal ein Hindernis darstellen. Zum Beispiel geben einige Methoden eine Liste aus, andere ein Wörterbuch usw., was die Verwendung einer statsmodels-Ausgabe als Eingabe an anderer Stelle etwas schwierig machen kann. Die Dokumentation ist ebenfalls inkonsistent. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen statsmodels:

Seien Sie sich bewusst, dass Ausgaben von sehr ähnlichen Funktionen nicht unbedingt konsistent miteinander sind. Oft ist eine Verarbeitung notwendig, um sie mit gängigeren Bibliotheken wie numpy, pandas usw. zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? statsmodels Solving und wie profitieren Sie davon?

Ich verwende hauptsächlich statsmodels für Zeitreihenanalyse und Regressionsmodellierung. Tests wie der erweiterte Dickey-Fuller-Test und ACF/PACF-Funktionen, die integriert sind, sind sehr nützlich, wenn man Daten für ein ARIMA-Modell vorbereitet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

BB

Verifizierter Benutzer in Bergbau & Metalle

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

18.10.2018

"Statsmodels"

5/5

Was gefällt dir am besten statsmodels?

Statsmodel bietet viele fortgeschrittene statistische Funktionen, die in Pandas oder Numpy nicht vorhanden sind. Scikit-learn hat ebenfalls viele der statistischen Funktionen, aber deren Funktionalitäten sind begrenzt. Für fortgeschrittene Operationen ist Statsmodel der richtige Weg. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? statsmodels?

Es ist ein relativ neues Paket, die Menge und Qualität der verfügbaren Dokumentation ist sehr schlecht. Es ist weniger pythonisch als scikit-learn. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? statsmodels Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir verwenden statsmodels für Regressionsprobleme bei großen Datensätzen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass scikit-learn weit mehr Funktionen bietet als statsmodels, wenn es um maschinelles Lernen geht. Wenn Sie sie jedoch für statistische Analysen verwenden möchten, sollten Sie sich für statsmodels entscheiden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.