Подгонка многокомпонентного GammaDistribution с помощью PomeGranate - PullRequest
Новая
       9

Подгонка многокомпонентного GammaDistribution с помощью PomeGranate

0 голосов
/ 04 ноября 2018

Я пытаюсь сгенерировать модель HMM из некоторых данных, она должна состоять из 3 независимых гамма-распределений, но я получаю следующую ошибку, которую, похоже, не могу решить: 

ValueError: shapes (909,1) and (909,1) not aligned: 1 (dim 1) != 909 (dim 0)

Ниже приведены мои настройки и некоторые сгенерированные данные для работы: от импорта граната * импортировать случайный импорт numpy как np 

data = list(np.random.normal(loc = 0, scale = 1,size = 1000))
data = np.asarray(data)
data = data.reshape(-1, 1)

model3 = HiddenMarkovModel.from_samples(GammaDistribution, n_components=3, X=data)

Настройка работает, если вместо этого я просто использую NormalDistribution

1 Ответ

0 голосов
/ 13 ноября 2018

Эта проблема устранена в следующей теме GitHub: https://github.com/jmschrei/pomegranate/issues/490

Обычно в последней версии граната есть ошибка, установленная через pip или conda. Вам нужно будет извлечь последний код из репозитория git и установить его. Это делается (при условии, что Git установлен), выполняя следующие команды в командной строке: 

git clone https://github.com/jmschrei/pomegranate 
cd pomegranate 
python setup.py install
...