sklearn.covariance.oas

sklearn.covariance.oas()

Estima la covarianza con el algoritmo Oracle Approximating Shrinkage.

Parámetros

Xarray-like de forma (n_samples, n_features)

Datos a partir de los cuales se calcula la estimación de la covarianza.

assume_centeredbool, default=False

Si es True, los datos no se centrarán antes del cálculo. Útil para trabajar con datos cuya media es significativamente igual a cero pero no es exactamente cero. Si es False, los datos se centrarán antes del cálculo.

Devuelve

shrunk_covarray-like de forma (n_features, n_features)

Covarianza reducida.

shrinkagefloat

Coeficiente en la combinación convexa utilizada para el cálculo de la estimación reducida.

Notas

La covarianza regularizada (reducida) es:

(1 - shrinkage) * cov + shrinkage * mu * np.identity(n_features)

donde mu = trace(cov) / n_features

La fórmula que hemos utilizado para implementar el OAS está ligeramente modificada en comparación con la que se da en el artículo. Consulta OAS para obtener más detalles.