confounds 0.0.2

愿景/目标

这个包的高级目标是开发高质量的库来克服ml应用程序中的混淆和协变量。通过征服，我们指的是方法和工具

1. visualize and establish the presence of confounds (e.g. quantifying confound-to-target relationships),
2. offer solutions to handle them appropriately via correction or removal etc, and
3. analyze the effect of the deconfounding methods in the processed data (e.g. ability to check if they worked at all, or if they introduced new or unwanted biases etc).

方法

• Residualize (e.g. via regression)
• Augment (include confounds as predictors)
• Harmonize (correct batch effects via rescaling or normalization etc)
• Stratify (sub- or resampling procedures to minimize confounding)
• Utilities (Goals 1 and 3)

主页：https://github.com/raamana/confounds 作者：Pradeep Reddy Raamana 作者电子邮件：raamana@gmail.com 许可证：apache软件许可证2.0 描述：克服机器学习中的混杂和协变量 关键词：混淆 平台：未知 分类器：开发状态：：2-pre-alpha 分类器：目标受众：：开发人员 分类器：license：：osi approved：：apache软件许可证 分类器：自然语言：英语 分类器：编程语言：：python：：2 分类器：编程语言：：python：：2.7 分类器：编程语言：：python：：3 分类器：编程语言：：python：：3.4 分类器：编程语言：：python：：3.5 分类器：编程语言：：python：：3.6 分类器：编程语言：：python：：3.7