估计和应用离散选择模型的框架。
larch的Python项目详细描述
larch：logit架构师
这是一个估计和应用基于logit的离散选择模型的工具。 它的设计与numpy集成，便于快速处理线性模型。 如果要估计非线性模型，请尝试Biogeme， 这是更灵活的形式，可以用于几乎任何模型结构。 如果你不知道区别是什么，你可能想从线性模型开始。
这个项目正在开发中。有很多未记录的功能 和功能；使用它们的风险由你自己承担。未记录的功能可能不起作用， 在未来版本中未经严格测试、否决或未经通知而删除的。如果 函数或方法是documented，其目的是 在未来的更新中保持稳定。
常见问题解答
为什么windows下载比mac下载大得多？
windows控制盘包括用于线性代数计算的openblas库。这个 Mac版本不需要额外的库，因为Mac OS X包含矢量数学库 默认情况下。
它不工作。你能帮我排除故障吗？
您使用的是64位（amd64）版本的python吗？larch只编译64位 现在。
出于某种未知的原因，pypi上没有某些数学工具作为轮子。 对于Windows。你需要下载numpy， scipy，和 pandas并手动安装。
您可能还需要安装 >微软Visual C++ 2015 & lt；HTTPS://www.微软.CON/EN-US/DeWordPosiv/Delials.ASPX？id=48145>； 可再发行的库。落叶松的未来版本可能包括这些给你。
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