代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. ‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees ‘cover’ - the average coverage of the feature when it is used in trees 简单

https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法

c# 动态绘制直线和曲线   在本案例中利用Graphics对象动态地绘制直线和曲线.程序运行后,选择“直线”单选按钮,然后按下鼠标左键拖动鼠标就可以绘制直线,选择“曲线”单选按钮,然后移动鼠标就可以绘制曲线. 制作要点: 1.Graphics对象的应用. 2.窗体的MouseUp事件和MouseDown事件的应用. 3.窗体的MouseMove事件的应用. 4.Graphics对象的DrawLine()方法的应用. 该方法可以绘制一条线条,其语法结构如下: public void DrawLi

一.创建winform工程 拖拽控件Chart 二.比如要绘制俩条曲线,设置Chart控件的属性Series 三.chart的属性根据自己的业务需求设计,我这里只设置了图标类型 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; u

本文转载自使用sklearn做单机特征工程 目录 目录 特征工程是什么 数据预处理 1 无量纲化 11 标准化 12 区间缩放法 13 标准化与归一化的区别 2 对定量特征二值化 3 对定性特征哑编码 4 缺失值计算 5 数据变换 6 回顾 特征选择 1 Filter 11 方差选择法 12 相关系数法 13 卡方检验 2 Wrapper 21 递归特征消除法 3 Embedded 31 基于惩罚项的特征选择法 32 基于树模型的特征选择法 4 回顾 降维 1 主成分分析法PCA 2 线性判别分

show the code: # Plot training deviance def plot_training_deviance(clf, n_estimators, X_test, y_test): # compute test set deviance test_score = np.zeros((n_estimators,), dtype=np.float64) for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)): test_s

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb

# -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgboost的plot

树模型天然会对特征进行重要性排序,以分裂数据集,构建分支: 1. 使用 Random Forest from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor boston_data = load_boston() X = boston_data['data'] y = boston_data['target'] # dir(boston_data) ⇒ 查看其支持的属性为

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

本篇文章,将讲述如何通过自定义的曲线函数,使用canvas的方式进行曲线的绘制. 为了通俗易懂,将以大家熟悉的椭圆曲线为例,进行椭圆的绘制.至于其他比较复杂的曲线,用户只需通过数学方式建立起曲线函数,然后变换成为距离函数方程,替换即可.另外:代码还没进行任何优化. (注:本文只适合那种能在一个点为原点.基于原点的每个角度只能存在一个点的曲线,通俗说就是,过原点作直线,与曲线相交的交点最多两个,而且两交点分别位于原点两端.) 目录结构 1.数学分析 2.曲线方程 3.画一个点 4.画形状 5.废话

想要的效果: 编程时要用到分段函数曲线的绘制方法:..+.*(分段条件). 需要注意的是:函数表达式中的乘除和乘方都要加“.”.因为一般的函数都是数在乘变量运算. x=-:; a=-0.5; w=abs(x); y=(-+).*(w<=)+(-+-.*w+).*(w>&w<=); plot(x,y); box off; view([ ]); xlabel('w'); ylabel('S(w)'); 然后想将坐标轴变一下: 新建一个xyplot.m文件: function xypl

QCustomPlot是一个开源的基于Qt的第三方绘图库,能够绘制漂亮的2D图形. QCustomPlot的官方网址:https://www.qcustomplot.com/ 从官网下载QCustomPlot的源文件,包括qcustomplot.h和qcustomplot.cpp.   本程序的源码下载地址: https://github.com/xiongxw/XCustomPlot.git     1 自定义鼠标显示跟随类XxwTracer和XxwTraceLine: XxwTracer用于

#import "DrawView.h" @implementation DrawView /** * 作用:专门用来绘图 * 什么时候调用:当View显示的时候调用 * @param rect:当View的bounds */ - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code // NSLog(@"%s",__func__); // NSLog(@"%@",NSStringFromCGRect(rec

最近搞Canvas绘图,知道了JavaScript中提供了atan2(y,x)这样一个三角函数.乍眼一看,不认识,毕竟在高中时,学过的三角函数有:sin,cos,arcsin,arccos,tan,arctan等,并没有这个.而工作中又需要用到它,所以这里就做了个简单的了解. 在坐标系中理解tan 和atan 为何存在atan2 ? atan2 应用 何时需要用到 atan2 在坐标系中理解tan 和 atan 回顾一下三角函数tan: tanθ,用三角函数来表示时,它的值等于sinθ/cosθ