List of Files
SAVIC
├── 000_SAVIC.ipynb
├── 00_SAVIC_P.ipynb
├── 00_SAVIC_P_tutorial.ipynb
├── 00_SAVIC_Q.ipynb
├── 00_SAVIC_Q_tutorial.ipynb
├── 00_SAVIC_C.ipynb
├── 00_SAVIC_C_tutorial.ipynb
├── 00_SAVIC_puthon_startup.py
├── readme.md
├── tutorial
│ ├── SAVIC_Examples.h5
│ ├── 00_SAVIC_readme.pdf
│ ├── 00_SAVIC_testing.ipynb
│ ├── Article_I_Statistical_Trends.pdf
│ └── Article_II_Classification_and_Multidimensional_Mapping.pdf
├── docs
│ ├── readthedocs documentation code
├── Output
│ ├── ML
│ ├── ├── models
│ ├── ├── ├── GMM_C
│ ├── ├── ├── ├── GMM_C.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_C_Brazil_4.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_C_covariances.npy
│ ├── ├── ├── ├── GMM_C_means.npy
│ ├── ├── ├── └── GMM_C_weights.npy
│ ├── ├── ├── GMM_CB
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CB.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CB_Brazil_8.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CB_covariances.npy
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CB_means.npy
│ ├── ├── ├── └── GMM_CB_weights.npy
│ ├── ├── ├── GMM_CA
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CA.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CA_Brazil_6.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CA_covariances.npy
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CA_means.npy
│ ├── ├── ├── └── GMM_CA_weights.npy
│ ├── ├── ├── GMM_CBA
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA_refined.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA_Brazil_14.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA_Brazil_refined_12.png
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA_covariances.npy
│ ├── ├── ├── ├── GMM_CBA_means.npy
│ ├── ├── ├── └── GMM_CBA_weights.npy
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kca.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kca.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kcb.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kcb.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kcba.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_kcba.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_c.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_c.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_ca.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_ca.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_cb.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_cb.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_cba.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbc_sus_cba.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_c.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_c.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c0_a1_k0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c0_a1_k0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a0_k0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a0_k0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a1_k0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a1_k0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a1_k1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_ca_c1_a1_k1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b0_a1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b0_a1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a0_k0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a0_k0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a0_k1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a0_k1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c0_b1_a1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b0_a0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b0_a0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b0_a1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b0_a1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b1_a0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b1_a0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b1_a1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cba_c1_b1_a1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c0_b1_k0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c0_b1_k0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c0_b1_k1.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c0_b1_k1.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c1_b0.json’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c1_b0.png’
│ ├── ├── ├── ‘xgbr_cb_c1_b1.json’
│ ├── ├── └── ‘xgbr_cb_c1_b1.png’
00_SAVIC… Notebooks - The functions explained in this documentation given in the Jupyter Notebook format from which can be run separately.
00_SAVIC_tutorial… Notebooks - 00_SAVIC… Notebooks with added detailled explanation for every step.
readme.md - GitHub required readme file.
tutorial folder - the files with examples, tutorial notebook, the detailed pdf readme file, and two published articles.
docs folder - readthedocs documentation file structure for SAVIC python package
Output folder structure:
│ ├── GMM folders - supporting files and output figures for Gaussian Mixture classification models
│ ├── xgbc_sus… files - XGBoost models for SAVIC-P stable/unstable classification
│ ├── xgbc_k… files - XGBoost models for SAVIC-Q mode classification
│ ├── xgbc_r… files - XGBoost models for SAVIC-Q P and k regression