sklearn.utils.sparsefuncs.incr_mean_variance_axis?
sklearn.utils.sparsefuncs.incr_mean_variance_axis(X, *, axis, last_mean, last_var, last_n)
計算CSR或CSC矩陣上沿軸的增量平均值和方差。
last_mean，last_var是此函數在最后一步計算的統計信息。 兩者都必須初始化為適當大小的0數組，即X中的特征數量.last_n是到目前為止遇到的樣本數量。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| X | CSR or CSC sparse matrix, shape (n_samples, n_features) 輸入數據 |
| axis | int (either 0 or 1) 應該沿哪個軸進行計算 |
| last_mean | float array with shape (n_features,) 使用新數據X進行更新。 |
| last_var | float array with shape (n_features,) 要用新數據X更新的特性變量數組。 |
| last_n | int with shape (n_features,) 到目前為止看到的樣本數，不包括X |
| 返回值 | 說明 |
|---|---|
| means | float array with shape (n_features,) 更新了功能方面的方法。 |
| variances | float array with shape (n_features,) 更新了功能方面的方差。 |
| n | int with shape (n_features,) 更新了可見樣本的數量。 |
注:
NaN在算法中被忽略。