Distfit：适用于非监督数据分析的单变量概率密度函数拟合Python库
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简介：
Distfit是一款专为非监督学习设计的Python工具包，用于单变量数据的概率分布拟合。它能帮助用户快速确定最佳概率模型并进行预测分析。
distfit 是一个 Python 软件包，用于通过残差平方和（RSS）和假设检验将 89 种单变量分布与非审查数据进行概率密度拟合。概率密度拟合是指根据一系列重复测量的数据来确定合适的概率分布。使用 distfit 可以对经验分布中的这 89 种不同分布进行拟合并返回最佳得分的分布。
distfit 库是基于类构建的，方便用户使用：
```python
# 导入库
from distfit import distfit
dist = distfit()
# 拟合数据 X 上的经验分布
dist.fit_transform(X)
# 预测新的输入 y 的结果
dist.predict(y)
```
以上代码展示了如何导入并利用 distfit 库来拟合和预测概率密度。
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