Плотность с частотой

Question

Два приведенных ниже графика отображают примерно ту же информацию.

• Один на левом представляет собой гистограмму, где ось Y представляет частоты (т.е. как часто мы видим значение в пределах диапазона, связанный с каждым бункером).

• Справа плотность (оценка KDE). Ось Y представляет плотность (интеграл должен содержать до одного).

Я обычно предпочитаю график плотности (вы можете настроить, но ось Y, как правило, труднее интерпретировать.

Я знаю, что оценка KDE будет возвращать плотность, которая добавляет до 1 в предположении, что область переменная охватывает от -Inf до Inf, но есть ли способ сопоставить PDF, полученный в результате оценки KDE, до частот (например, для увеличения значений, чтобы иметь частоты)?

Речь идет только о «масштабировании» ось? Или есть что-то еще?

     

Answer 1

Вы должны вычислить точки плотности, а затем участок. Прочитано http://scikit-learn.org/stable/modules/density.html. Некоторый код:

from sklearn.neighbors.kde import KernelDensity 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# This X is your data for the histogram 
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) 
X = X.reshape(-1, 1) 

kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=1).fit(X) 
x = np.linspace(X.min(), X.max(), 100).reshape(-1, 1) 

density = np.exp(kde.score_samples(x)) 

plt.plot(x, density) 
plt.show()