首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

分表和分区的区别: 一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看:mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表

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变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估,指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 .KS值越大,表示该变量越能将正,负客户的区分程度越大.通常来说,KS>0.2即表示特征有较好的准确率.强调一下,这里的KS值是变量的KS值,而不是模型的KS值.(后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值).KS的计算方式: 计算每个评分区间的好坏账户数. 计算各每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%). 计算每个

对数据集分箱的方式三种,等宽等频最优,下面介绍对数据集进行最优分箱,分箱的其他介绍可以查看其他的博文,具体在这就不细说了: 大体步骤: 加载数据: 遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征: 得到IV树: 递归遍历IV树,得到分割点构成的列表: 去掉不符合条件的分割点,得到最优分割点列表: 遍历最优分割点列表,将最优分割点信息注入到InfoValue对象中: 将每个特征构成的对象放到规则集中(是一个列表): 通过规则集对test进行WOE转换: 将规则集存一份到csv中,可以直观的查看

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多,进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数,分组内数据进行计算,返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('team').mean() #相关性系数 df.groupby('team').corr() #每组的累计最大值 df.groupby('tea

一,什么是mysql分表,分区 什么是分表,从表面意思上看呢,就是把一张表分成N多个小表,具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区,分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块,这些区块可以在同一个磁盘上,也可以在不同的磁盘上,具体请参考mysql分区功能详细介绍,以及实例 二,mysql分表和分区有什么区别呢 1,实现方式上 a),mysql的分表是真正的分表,一张表分成很多表后,每一个小表都是完正的一张表,都对应三个文件,一个.MYD数据文件,.MYI索引文件,.frm表结构文件. [root

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一.分分合合 说过很多次,不要拘泥于某一个技术的一点,技术是相通的.重要的是编程思想,思想是最重要的.当数据量大的时候,需要具有分的思想去细化粒度.当数据量太碎片的时候,需要具有合的思想来粗化粒度. 1.1 分 很多技术都运用了分的编程思想,这里来举几个例子,这些都是分的思想 集中式服务发展到分布式服务 从Collections.synchronizedMap(x)到1.7ConcurrentHashMap再到1.8ConcurrentHashMap,细化锁的粒度的同时依旧保证线程安全 从Ato

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在JSP中跳转有两种方式 forward跳转:<jsp:forward page ="跳转页面地址"> response跳转:response.sendRedirect("跳转页面地址"); 两种跳转的区别如下 forward跳转: 服务器端跳转,地址栏不改变. 执行到跳转语句后马上执行跳转,之后的代码不再执行(跳转之前一定要释放全部资源). request设置的属性在跳转后的页面仍然可以使用. response跳转: 客户端跳转,地址栏改变. 所有代码

转载. https://blog.csdn.net/qianyiyiding/article/details/76565810 springboot按照profile进行打印日志log4j logback slf4j区别?首先谈到日志,我们可能听过log4j logback slf4j这三个名词,那么它们之间的关系是怎么样的呢?SLF4J,即简单日志门面(Simple Logging Facade for JAVA),不是具体的日志解决方案,它只服务于各种各样的日志系统.一般来说,slf4j配合

http://www.2cto.com/database/201503/380348.html

目录 前言 相关性分析 数据 数据特点 相关性分析 数据预处理 预测模型 Logistic回归训练模型 模型优化 前言 一般接触kaggle的入门题,已知部分乘客的年龄性别船舱等信息,预测其存活情况,二分类问题. python,所需库 机器学习scikit-learn,数据分析pandas,科学计算numpy,画图工具matplotlib,详细的指导说明 本篇大多是整理了下寒小阳的博文,按照他的思路先熟悉一下. 相关性分析 数据 数据如表所示,Pclass 等级,Sibsp 同辈亲戚人数,Par

第一章 引言 pd.scatter_matrix(pd.DataFrame(X_train),c=y_train_name,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8,cmap=mglearn.cm3)#绘制散点图矩阵(pair plot),两两查看所有的特征 第二章 监督学习 2.1分类与回归 2.2泛化.过拟合与欠拟合 2.3监督学习算法 2.3.1一些样本数据集 from sklearn.datasets i

A Q I  分 析 1.背景信息 AOI( Air Quality Index),指空气质量指数,用来衡量空气清洁或污染的程度.值越小,表示空气质量越好.近年来,因为环境问题,空气质量也越来越受到人们的重视.我们期望能够运用数据分析的相关技术,对全国城市空气质量进行研究与分析,希望能够解决如下疑问: 哪些城市的空气质量较好/较差? 空气质量在地理位置分布上,是否具有一定的规律性? 城市的空气质量与是否临海是否有关? 空气质量主要受哪些因素影响? 全国城市空气质量普遍处于何种水平? 现在获取了2

本周收获 总结一下本周学习内容: 1.学习了<深入浅出Pandas>的第六章:Pandas分组聚合 6.1概述 6.2分组 6.3分组对象的操作 我的博客链接: Pandas 分组聚合 :分组.分组对象操作 2.<Python机器学习基础教程>第四章p161-p180 分类变量 我的博客链接:数据表示与特征工程--分类变量 分箱.离散化.线性模型与树 我的博客链接:数据表示与特征工程--分箱.离散化.线性模型与树 交互特征与多项式特征 我的博客链接:数据表示与特征工程--交互特征与

本周收获 总结一下本周学习内容: 1.学习了<深入浅出Pandas>的第五章:Pandas高级操作的两个内容 数据迭代 函数应用 我的博客链接: pandas:数据迭代.函数应用 2.<Python机器学习基础教程>第三章p130-p159 K-means 我的博客链接:聚类--KMeans 凝聚聚类 我的博客链接:聚类--凝聚聚类 DBSCAN 我的博客链接:聚类--DBSCAN 聚类算法的对比与评估 我的博客链接: 聚类算法的对比与评估 第三章学习结束~撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿