上篇内容，我们对决策树进行了介绍，探讨了决策树的回归和分类方法，并列出了一些关键参数的说明，构建了超参数学习曲线，本篇内容，我们将基于决策树进行分组回测，对结果进行展示。开始之前，我们在来回顾一下决策树，决策树学习能根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，能够用来解决分类和回归问题，决策树方法简单自然，符合人脑的思维逻辑，除了构建单棵决策树，我们还可以建立多棵决策树并通过某种方式将它们结合在一起，
初始数据input hhid age
hhid age
1 86
1 42
1 36
1 57
1 28
2 42
2 5
2 40
end
save family, replace任务要求要求 下列数据为家庭成员数据 family.dta，其中 hhid 为家庭编码， age 为家 庭成员的年龄。 1、生成一个新变量 hhsize，该变量表示共有多少个家庭成员。 2、给每个家庭成员一个编码 id
背景：在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分，而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。于是
转载
2024-07-25 20:28:34
50阅读
——————————————下面是正文————————————————一.数据集两个科目），而这两个科目的成绩决定了学生能否被该幼稚园录取。根据这个例子提出的需求，我们就可以将学生分类为“成绩达到要求，被录取的学生”、“成绩未达到要求，未被录取的学生”，分别设置为“1”和“0”： &nbs
全基因组关联分析 GWAS (Genome-wide association study) 应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态；SNP为分子遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略1、关联分析模型一般线性模型(GeneralLinear Model)：y = Xα + Zβ + e 混合线性模型(Mixed Linear Mod
转载
2024-04-24 15:46:14
155阅读
目录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、方差分析（ANOVA）5、卡方检验（Chi-square Test）6、灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗里德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量手动测量、自动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有用性客观时间、数量、错误
1.背景介绍回归分析是一种常用的统计方法，用于预测因变量的值，以及确定因变量与自变量之间的关系。在实际应用中，我们经常会遇到高维数据集，这些数据集中的因变量和自变量数量可能非常大。在这种情况下，传统的回归分析方法可能会遇到过拟合的问题，导致模型的泛化能力降低。为了解决这个问题，我们需要一种更加有效的回归分析方法，这就是LASSO回归发展的背景。LASSO(Least Absolute Shrink
转载
2024-08-22 09:41:06
187阅读
导读 数值型数据的处理策略，非常的实用和全面。Introduction“有钱能使鬼推磨”是一件你不能忽视的事情，不管你是同意还是不同意。在当今数字革命时代，更贴切的说法应该是“数据让世界运转”。事实上，无论企业、公司和组织的规模和规模如何，数据都已成为它们的头等资产。任何智能系统，无论其复杂性如何，都需要由数据驱动。在任何智能系统的核心，我们都有一个或多个基于机器学习、深度学习或统计方法的算
转载
2024-06-19 19:27:57
127阅读
机器学习 第五课 逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归 vs 线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid 函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1 正则化L2 正则化L1 vs L2 实例标准化为什么要标准化?如何进行标准化?梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播 vs 反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播
转载
2024-08-27 11:09:20
92阅读
Lesson One 2018-04-17 19:50:35 JAVA语言特点： 编译型、强类型语言。 纯面向对象的语言，所有的代码都必须包含在class中的方法中 配置JAVA环境变量 1.安装JDK 2.我的电脑--->属性--->高级系统设置--->高级--->环境变量 3.
转载
2024-06-11 18:09:16
41阅读
logistic.java建立模型函数buildClassifier(Instances train)获取测试类的实例化对象，在调用测试方法来测试传入的数据集getCapabilities().testWithFail(train);将数据集中，所有有缺失数据的记录删除，自带的清洗功能train = new Instances(train);train.deleteWithMissingClass
【牛客网】 多态经典选择题引言：今天在牛客网刷题时遇到了三个很经典的关于继承和多态的选择题，想在这里和大家一起分享一下思路和心得体会。注：在这里我们注意到virtual函数是动态绑定，而C++编译器中默认缺省参数值则是静态绑定。①那么虚函数是如何实现动态绑定的呢？答：通过类的虚函数表和对象的虚表指针，通过对象的虚表指针我们可以找到实际类的虚函数表，从而多态调用不同的虚函数。②根据《Effectiv
大数据分析笔记 - 线性回归分析总览线性回归 (Linear Regression)应用模型 (Model Description)误差项 (error term)注意事项标准化残差 (residual standard error)R-squaredF统计 (F-statistic)诊断 (Diagnostics)评估线性假设(linearity assumption)评估残差(residua
转载
2024-05-03 14:25:26
102阅读
什么是DockerfileDockerfile是一种能被Docker程序解释的脚本，它是由一条条的命令所组成，每条命令对应Linux下面的一条命令，Docker程序将这些Dockerfile命令翻译成真正的Linux命令Dockerfile命令Dockerfile通常会包含如下命令：
FROM：用于指定父镜像，如centos:7.6.1810，除了注释行，FROM要放在Dockerfile文
一.变量的定义变量即在程序运行过程中它的值是允许改变的量,变量是用一串固定的字符来标示不固定的值的一种方法,变量是一种使用方便的占位符,用于引用计算机内存地址,该地址可以存储 Script 运行时可更改的程序信息,在 shell 中变量是不能永久保存在系统中的,必须在文件中声明二.在 shell 脚本中变量的种类在 shell 中变量分为环境级变量,用户级变量,系统级变量。 环境级变量只在当前 s
深度学习简单调参实验一——一元线性回归求近似解线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析，即简单线性回归。简单线性回归：所谓简单，是指只有一个样本特征，即只有一个自变量；所谓线性，是指方程是线性的；所谓回归，是指用方程来模拟变量之间是
转载
2024-10-29 20:59:35
11阅读
Inside of a batch file, %0 is the call of the batch file itself. It may look something like this...
Run from UNC Path:
%0 = "\\server\users\mystuff\Temp\My Test\My Batch File.cmd"
%~0 = \\server\us
1 线性回归 (Linear Regression)大略总结下回归来源我们关心的东西没有办法用一个或多个变量确定的表示，即无函数关系；但是又存在着较强的关联性。这种关系就叫统计关系或相关关系。衍生两个分支是回归分析和相关分析。二者侧重不同，回归分析用的更广泛。 回归分析中，x称为解释变量，是非随机变量；y称为响应变量，是随机变量。 回归有线性回归和非线性回归；以最小二乘法(Le
转载
2024-04-09 21:03:42
638阅读
目录LASSOsklearn----LASSO回归代码实现弹性网sklearn----弹性网回归代码实现LASSO此算法通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型，通过最终确定一些指标（变量）的系数为0（岭回归估计系数等于0的概率微乎其微，造成筛选变量困难），解释力很强。LASSO算法擅长处理具有多重共线性的数据，与岭回归一样是有偏估计。岭回归代价函数：LASSO代价函数： LASSO回
转载
2024-03-15 13:25:30
61阅读
# Java Elasticsearch 客户端分组统计遗漏详解
在现代的大数据分析中，Elasticsearch 已成为不可或缺的数据处理工具。特别是在使用 Java 编写应用程序时，Elasticsearch 的客户端提供了强大的功能，能够帮助我们快速进行数据的查询和分析。本篇文章将介绍如何使用 Java Elasticsearch 客户端进行分组统计，并讨论如何处理数据中的遗漏。
##
