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对于未分组的变量,是否有一个高效的Python实现用于Somers d?

是的,对于未分组的变量,有一个高效的Python实现用于计算Somers' D。这个实现是基于scikit-learn库中的metrics模块。以下是一个示例代码:

代码语言:javascript
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import numpy as np
from sklearn.metrics import somersd

# 示例数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 3.1, 4.4, 5.5])

# 计算Somers' D
somers_d = somersd(y_true, y_pred)

print("Somers' D:", somers_d)

这个实现是高效的,因为它使用了NumPy库进行向量化计算,从而避免了循环和迭代。同时,scikit-learn库经过优化,性能良好。

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