协方差估计器比较

简介

协方差估计是统计分析中的一项重要任务。在本实验中，我们将比较两种协方差估计方法：Ledoit-Wolf 和 OAS。我们将使用高斯分布数据来比较这两种方法的估计均方误差（MSE）。

虚拟机使用提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到“笔记本”标签，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。

Skills Graph

导入库

首先，我们需要为本实验导入必要的库。我们将使用 numpy 进行数值计算，matplotlib 进行可视化，以及 scikit-learn 进行协方差估计。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import toeplitz, cholesky
from sklearn.covariance import LedoitWolf, OAS

生成数据

接下来，我们将生成具有遵循自回归（AR(1)）过程的协方差矩阵的高斯分布数据。我们将使用 scipy.linalg 中的 toeplitz 和 cholesky 函数来生成协方差矩阵。

np.random.seed(0)

n_features = 100
r = 0.1
real_cov = toeplitz(r ** np.arange(n_features))
coloring_matrix = cholesky(real_cov)

计算均方误差（MSE）和收缩率

我们将使用模拟数据比较 Ledoit-Wolf 和 OAS 方法。我们将计算这两种方法的均方误差（MSE）和收缩率。

n_samples_range = np.arange(6, 31, 1)
repeat = 100
lw_mse = np.zeros((n_samples_range.size, repeat))
oa_mse = np.zeros((n_samples_range.size, repeat))
lw_shrinkage = np.zeros((n_samples_range.size, repeat))
oa_shrinkage = np.zeros((n_samples_range.size, repeat))

for i, n_samples in enumerate(n_samples_range):
    for j in range(repeat):
        X = np.dot(np.random.normal(size=(n_samples, n_features)), coloring_matrix.T)

        lw = LedoitWolf(store_precision=False, assume_centered=True)
        lw.fit(X)
        lw_mse[i, j] = lw.error_norm(real_cov, scaling=False)
        lw_shrinkage[i, j] = lw.shrinkage_

        oa = OAS(store_precision=False, assume_centered=True)
        oa.fit(X)
        oa_mse[i, j] = oa.error_norm(real_cov, scaling=False)
        oa_shrinkage[i, j] = oa.shrinkage_

绘制结果

最后，我们将绘制结果，以比较 Ledoit-Wolf 和 OAS 方法的均方误差（MSE）和收缩率。

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.errorbar(
    n_samples_range,
    lw_mse.mean(1),
    yerr=lw_mse.std(1),
    label="Ledoit-Wolf",
    color="navy",
    lw=2,
)
plt.errorbar(
    n_samples_range,
    oa_mse.mean(1),
    yerr=oa_mse.std(1),
    label="OAS",
    color="darkorange",
    lw=2,
)
plt.ylabel("均方误差")
plt.legend(loc="upper right")
plt.title("协方差估计器比较")
plt.xlim(5, 31)

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.errorbar(
    n_samples_range,
    lw_shrinkage.mean(1),
    yerr=lw_shrinkage.std(1),
    label="Ledoit-Wolf",
    color="navy",
    lw=2,
)
plt.errorbar(
    n_samples_range,
    oa_shrinkage.mean(1),
    yerr=oa_shrinkage.std(1),
    label="OAS",
    color="darkorange",
    lw=2,
)
plt.xlabel("n_samples")
plt.ylabel("收缩率")
plt.legend(loc="lower right")
plt.ylim(plt.ylim()[0], 1.0 + (plt.ylim()[1] - plt.ylim()[0]) / 10.0)
plt.xlim(5, 31)

plt.show()

总结

在本实验中，我们使用高斯分布数据比较了用于协方差估计的 Ledoit-Wolf 和 OAS 方法。我们绘制了两种方法的均方误差（MSE）和收缩率，并发现假设数据为高斯分布时，OAS 方法具有更好的收敛性。