我是谁？妙蛙种子 一般建模流程主要分为特征工程+建模两步，其中特征工程又可以分为数据预处理阶段和特征工程阶段。数据预处理一般有数据无量纲化处理（归一化、标准化），缺失值填补（0填补，均值填补，随机森林填补），分类特征编码（分类特征编码、onehot），连续变量分段（二值化、分箱）。特征工程一般有特征提取（从非结构化数据中提取到新消息作为特征），特征创造（对特征进行组合得到新特征），特征
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2024-10-28 08:57:47
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线性回归（1）目标 预测函数： 即 学得w和b后，模型就可以确定。（2）一维情形 先假设输入特征只有一维。 ， 使用均方差当做损失函数，最小化均方差，也就是最小二乘法。 求最小化均方差时的w和b，分别对上式w和b求导，使导数为0，即得到所求w*和b*。 （3）推广到多维 现在考虑多维特征。 把数据集D
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2024-06-12 21:31:11
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卡方检验是一种常用的统计学方法，主要用于检验分类变量之间的关系。然而，在实际应用中，有时会出现一些错误用法。以下是卡方检验中更详细的常见错误及如何避免它们：1.样本量太小：卡方检验依赖于足够的样本量，以确保检验结果的准确性。如果观察次数太少，检验结果可能受到偶然因素的影响。通常建议每个单元格的期望计数至少为5。如果样本量较小，可以考虑使用Fisher精确检验等其他方法。2.连续变量的错误使用：卡方
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2023-10-11 10:18:31
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在我们日常生活中，我们经常会遇到使用到预测的事例，而预测的值一般可以是连续的，或离散的。比如，在天气预报中，预测明天的最高温，最低温(连续)，亦或是明天是否下雨(离散)。在机器学习中，预测连续性变量的模型称为回归(Regression)模型，比如标准的线性回归，多项式回归；预测离散型变量的模型称为分类(Classification)模型，比如这里要介绍的逻辑回归和以后要提到的支持向量机(SVM)等
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2024-02-19 22:18:55
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Logistic回归分析的结果和卡方检验的结果不一样？这种情况是正常的，是由于分别使用单因素分析和多因素分析造成的。卡方检验相对于Logistic回归而言一次只能考虑一个因素，因此在卡方检验中你的性别、专业是分开做的（单因素分析）。如果在Logistic回归中你也分开做性别、专业（单因素分析），那么结果就会与卡方检验完全一样。 但是，如果你在Logistic回归中同时使用性别、专业等多个因素（多因
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2023-09-16 13:49:57
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。(更多参考：卡方检验、卡方分布)不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如 Python 探索
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2024-06-20 18:01:27
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# 连续变量的卡方检验在 Python 中的应用
在统计学中，卡方检验是一种广泛使用的方法，用于检验观察到的频数与期望的频数之间的差异是否显著。尽管卡方检验通常用于分类数据，但通过一定的数据处理技术，连续变量也可以适用卡方检验的方法。本文将探讨如何在 Python 中实现这一过程，帮助读者理解连续变量的卡方检验。
## 什么是卡方检验？
卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系。当我们需要判断
所谓列联表分析，就是分析特定对象的两个，或者多个不同特征的分类方法之间是否存在关联关系。以顾客这个对象为例子，它可以按性别分类为男女，也可以按单次消费金额分类为高，中，底几个档次，通过列联表的相关分析方法将能够获知顾客的性别与单次消费金额档次是否存在关联，它得到的是简单的结论，例如顾客性别与消费档次存在关联，或者顾客性别与消费档次互相独立。列联表分析只能作为一种初步的知识检验工具使用，它并不具备指
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2024-06-13 22:20:31
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假设函数h(x)但对于我们日常中的事物，单变量的情形是很少的， 大多数情况下都是多个变量共同决定一件事情的结果，那这个时候，我们就要对单变量的线性回归做一定的调整。 以上就是调整之后的假设函数h(x)，可以看到其实并没有改变太多，只不过是把一个变量的情况拓展到了多个变量。Gradient Descent假设函数h(x)变化，代价函数也跟着变化，自然梯度下降的算法也会有所变化，但其实本质
# 多变量逻辑回归模型在Python中的应用
多变量逻辑回归是用于分类问题的一种统计分析方法，它能够帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。在许多实际应用中，例如医疗、金融、市场营销等领域，逻辑回归模型都被广泛使用。本篇文章将介绍多变量逻辑回归的基本概念，并提供Python中的实现示例。
## 逻辑回归简介
逻辑回归模型是一种统计学模型，其通过逻辑函数（Logistic Function）将自
1多变量线性回归1.1 回顾单变量线性回归训练集提出： Training set of housing prise 以房屋价格为例Size in feet(x)Price in 1000’s (y)210446014162321532315852178……假设函数Hypothesis
代价函数 cost function 平方误差和函数：
梯度下降 Want min J(theat 0 , the
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2024-10-03 09:15:06
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1.KNN查找距离已知的几个点最近的类型，并返回这个类型进行预测。如小明在北京，小红在北京，小刚在河南，而我距离小明和小红比小刚近，则我最可能在北京而不是河南#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : KNN近邻算法.py
# @Author: 赵路仓
# @Date : 2020/4/2
# @Desc : 学习网站：ht
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2024-04-02 09:31:07
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目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,…,xn)增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:
n 代表特征的数量 x(i)代表第 i 个训练实例,是特征矩阵中的第 i 行,是一个向量(vector)。 xij支持多变量的假设 h 表示为:h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2...θnxn
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2024-05-21 15:31:17
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一般数据的统计过程：卡方检验：自行进行二元分类，根据多个变量的分别进行卡方检验，卡方检验所用统计变量如下统计变量总结：根据既定变量和其他变量，进行线性拟合，计算F值等相关性分析：分析各种变量之间的相关性logistics回归分析：用logistics回归分析进行分析卡方检验 一般卡方验证连续校正卡方验证Mantel-Haenszel卡方验证Phi系数 Φ =根号下 χ平方÷n (n为样
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2024-05-27 20:21:46
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当我们给数据库中插入数据的时候，一个比较常见的需求就是进行重复性验证。那么这个需求在ADF中如何来做呢？首先，要做重复性验证，必须先知道哪几个字段能够唯一确定一条记录。下面我举两中场景以及实现他们的方法：A. 我需要给不同的报告(report_type_id)配置不同的的模板(template_id)，那么这里我就可以通过report_type_id和template_id唯一确定一条配置记录。对
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2024-01-14 22:48:19
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# 使用Python建立多变量逻辑回归模型
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，主要用于二元分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是事件的发生概率，通常用于预测某个事件（例如，客户是否会购买产品）的可能性。本文将通过一个简单的案例，介绍如何使用Python构建多变量逻辑回归模型。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归通过一个逻辑函数（Sigmoid函数）将线性组合的输入变量映射到0和1之间。假
目录一、线性模型与回归二、最小二乘与参数求解三、对数线性回归四、Logistic回归五、Logistic实战之预测糖尿病的发作1.数据收集2.核心算法3.测试运行六、总结一、线性模型与回归Logistic回归是一种用于解决分类问题的线性模型，而回归则是用于解决预测连续数值的问题。尽管它们有相似的名称，但是在模型假设和应用领域上存在明显的差异。模型假设：·Logistic回归：Logistic回归基
Spark的逻辑回归与P_R_F评估1逻辑回归可以使用预测2分类的场景，必须使用已经有分类的样本，然后经过训练，预测未分类的样本的Lable，输出是概率，表示一般为正的概率是好多。输入: libsvn数据 样本如下： sample_binary_classification_data.txt在spark的目录中有，属性太多了就不复制了。一般这种数据是存在表中，att1,att2…attn,L
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2024-05-12 17:53:15
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多元统计分析?个人主页：JoJo的数据分析历险记
文章目录多元统计分析?一、基本思路?二、主要步骤?2.1确定产品的特征与特征水平?2.2生成虚拟产品?2.3 进行数据收集?2.4 计算特征的效用? 2.5 进行市场预测 ❤??????????❣ ?一、基本思路通过假定的产品具有某些特征，对产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好来对虚拟产品进行评价，在利用统计方法将这些特征的重要性与效用分离
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2024-05-07 19:20:23
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# Python 逻辑回归系数卡方检验教程
在机器学习中，逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在使用逻辑回归时，我们通常需要对模型参数进行统计检验，以确保它们的有效性。卡方检验可以帮助我们评估逻辑回归模型系数的显著性。本文将逐步引导您完成使用 Python 进行逻辑回归系数卡方检验的过程。
## 流程概览
下面是实现逻辑回归系数卡方检验的整体流程：
```mermaid
flowchart
