Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

random initial values for rotation matrix in GPA rotations

Đang mở
#116 2 bình luận 2 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu trong factor_analyzer/rotator.py tại Rotator._oblique, Rotator._orthogonal và Rotator._varimax, sau đó kiểm tra các phương thức xoay khác để xác nhận chúng sử dụng cùng cách khởi tạo. Xác minh hành vi hiện tại của ma trận đơn vị, xác định cách random_state điều khiển việc khởi tạo trực giao và xác nhận rằng giá trị mặc định vẫn không thay đổi.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Hi all. First, thanks so much to the devs of factor_analyzer. It's a fantastic and much needed package!

Is your feature request related to a problem? Please describe.

As has been pointed out, the GPA rotation methods often converge to local minima (Browne, 2001; Bernaards & Jennrich, 2005; Nguyen & Waller, 2022). As such, it's been recommended researchers initialize the GPA from many starting values when searching for a global minimum. I'm wondering if the Rotator class could be amended in order to allow initializing the GPA from different starting values.

Describe the solution you'd like

One simple solution would be for the Rotator class to accept a new argument, random_state, which defaults to None. When random_state = None, the rotation matrix is initialized with np.eye(n_cols) as is currently implemented (L326, L416, L493). When a user specifies a seed, however, the rotation matrix is initialized as a random orthogonal matrix from scipy.stats.ortho_group. That is,:

# initialize the rotation matrix
_, n_cols = loadings.shape
if self.random_state == None:
    rotation_matrix = np.eye(n_cols)
else:
    rotation_matrix = sp.stats.ortho_group(dim=n_cols, seed=self.random_state).rvs()

A solution like the above could be added to the Rotator._oblique, Rotator._orthogonal, Rotator._varimax methods (and any others that I missed).

Apologies in advance if the above is already possible and I've simply missed how. If the above sounds like it may be useful, I'd be happy to attempt a PR.

All the best,
Sam (@szorowi1)

Ngôn ngữ chính
Python
Star
6
Fork
1
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của EducationalTestingService/factor_analyzer

Tất cả issue của EducationalTestingService/factor_analyzer

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.