Data Science · Klinik Klinische Datenanalyse & Machine Learning
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14 · Fehlende Werte und Imputation

mice_konvergenz.png

Abbildung · Quellcode

mice_konvergenz

Erzeugt von _figure_convergence() in module/14-fehlende-werte/code/mice_praxis.py, Zeile 410–427.

Python
def _figure_convergence(chain_means: np.ndarray, chain_sds: np.ndarray) -> None:
    apply_style()
    n_iter, n_chains = chain_means.shape
    it = np.arange(1, n_iter + 1)
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8.5, 7.5), sharex=True)
    for c in range(n_chains):
        color = PALETTE[c % len(PALETTE)]
        ax1.plot(it, chain_means[:, c], color=color, marker="o", markersize=3,
                  label=f"Kette {c + 1}")
        ax2.plot(it, chain_sds[:, c], color=color, marker="o", markersize=3,
                  label=f"Kette {c + 1}")
    ax1.set_ylabel("Mittelwert (imputiert)")
    ax1.set_title("Konvergenz der MICE-Ketten für bga_ph", fontsize=13.5)
    ax2.set_ylabel("Standardabweichung (imputiert)")
    ax2.set_xlabel("Iteration")
    ax1.legend(ncol=n_chains, fontsize=8.5, loc="upper right")
    fig.tight_layout()
    save(fig, ASSETS / "mice_konvergenz.png")

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