LOESS

LOESS 转换（局部加权散点图平滑）使用局部估计回归生成趋势线。LOESS 通过最近邻点的滑动窗口执行一系列局部加权回归。有关标准参数回归选项，请参阅回归。

这是一个使用 LOESS 平滑高斯随机游走样本的示例

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)

df = pd.DataFrame({
    'x': range(100),
    'y': np.random.randn(100).cumsum()
})

chart = alt.Chart(df).mark_point().encode(
    x='x',
    y='y'
)

chart + chart.transform_loess('x', 'y').mark_line()

转换选项

transform_loess() 方法基于 LoessTransform 类构建，该类具有以下选项

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属性	类型	描述
as	array(FieldName)	loess 转换生成的平滑点输出字段名称。 默认值：输入 x 和 y 值的字段名称。
bandwidth	number	范围在 [0, 1] 之间的带宽参数，用于确定平滑量。 默认值： 0.3
groupby	array(FieldName)	用于分组的数据字段。如果未指定，将使用包含所有数据对象的单个组。
loess	FieldName	要平滑的因变量数据字段。
on	FieldName	用作预测变量的自变量数据字段。