对于未分组的变量，是否有一个高效的Python实现用于Somers d？

是的，对于未分组的变量，有一个高效的Python实现用于计算Somers' D。这个实现是基于scikit-learn库中的metrics模块。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import somersd

# 示例数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 3.1, 4.4, 5.5])

# 计算Somers' D
somers_d = somersd(y_true, y_pred)

print("Somers' D:", somers_d)

这个实现是高效的，因为它使用了NumPy库进行向量化计算，从而避免了循环和迭代。同时，scikit-learn库经过优化，性能良好。

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