Python 中默认的排序Python比较字符串大小时,根据的是ord函数得到的编码值。基于它的排序函数sort可以很容易为数字和英文字母排序,因为它们在编码表中就是顺序排列的。>> print ','< '1'<'A'<'a'<'阿' True中文汉字编码的排序方法但要很处理中文就没那么容易了。中文通常有拼音和笔画两种排序方式,在最常用中文标准字符集GB231
转载 2023-06-26 21:49:15
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# 1、了解数据: # ## 1.1、简介 ##     数据类型的构成,如图数据分为量数据和定性数据;而定量数据又分为离散变量和连续变量;定性数据分为变量和名义变量。          变量:是指该变量只是对某些特性的"多少"进行排序,但是哥哥等级之间的差别不确定 &
一、为什么使用回归:        变量介于连续变量变量之间,是在测量层次上被分为相对次序的不同类别,但并不连续。        如果对变量使用多分类logit模型(MNL),那么会无视数据内在的排序从而导致排序信息的缺失,使得统计结果因为遗漏掉排序信息而丧失统计效率。如果采用OLS,那么就是将定
转载 2023-11-25 11:10:31
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在数据分析中,经常会遇到将定变量(Ordinal Variables)转换为变量(Nominal Variables)的需求。这一过程不仅影响数据的组织方式,还可能影响模型的训练结果,从而对业务产生显著的影响。例如,在市场调查中,如果客户满意度被编码为“非常不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”、“非常满意”,这些都是变量。如果我们将其错误地作为经典变量处理,可能导致数据分析结论的
原创 6月前
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# Python 回归:一种处理有序分类数据的模型 随着数据科学的发展,机器学习已经成为一项日益重要的技术,广泛应用于各个行业。在数据分析中,我们常常会遇到有序分类数据,例如评价系统中的评分(如1星到5星)、问卷调查中的满意度(如不满意到非常满意)等。针对这一类数据,传统的回归模型并不适用,因为它们无法处理因变量的顺序性。为了解决这一问题,回归(Ordinal Regression)应运
原创 10月前
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最近看了下《量化研究与统计分析:SPSS(PASW)数据分析范例解析》,本来是想看调节变量这一节内容的,后来看到相关关系这一部分,本来觉得相关性应该没啥了,看了后还是加深了很多理解,有很多东西之前都没了解到,或者说没这么系统的总结,接下来主要是梳理下各种相关系数的概念,包括连续变量间、有序变量、分类变量等相对应的相关关系。由于懒,好多就直接拷贝书里的了,加上一些我的理解吧!1.净相关和部分相关 净
全文共1279字,预计学习时长4分钟 有这么一个好用又前卫的机器学习模型,然而因其复杂性,它常常被人们所忽视,居于“小众行列”。它就是保回归。 “保”(Isotonic)源于希腊语词根iso和tonos。iso除了作为一种文档格式,还有平等之意。tonos意为延展。Isotonic一词可以指代从材料科学到物理学再到人文科学等领域的一系列事物。等延展回归(保回归,Iso
回归的数学定义保回归,名字很形象,就是建立一种保证数据递增关系的回归函数。如下图所示,当X从0增加到100时,Y的变化是波动的,但总体是往上增加的,此时做一个直线拟合,就是一个保回归。也可以采用isotonic回归,做成分段直线。保回归在二分类模型中的作用我们做二分类模型时,模型通常会用model.predict_proba()这样的函数来得到预测概率。但是此时模型输出的概率并不直接等同
简介传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数,在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模,其中一类的典型的数据即是序数据ordinal data。一般我们以没有数值意义但是有顺序意义的数据统称为序数据。最常见的例子就是问卷调查给出的选项:非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意就是一类序数据。变量介于连续变量变量之间,是在测量层次上被分为相对次序的不同类别、但并不连续。使用
数据读取情况library(readxl)data <- read_excel("录入数据.xlsx",sheet="Sheet4")str(data)is.na(data) # 判断是否存在缺失n <- sum(is.na(data)) # 输出缺失值个数print(n)绘制主要变量的统计情况——柱状图attitude <- table(data$ 对公民...
原创 2021-06-09 23:30:38
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1、为什么需要自变量选择?一个好的回归模型,不是自变量个数越多越好。在建立回归模型的时候,选择自变量的基本指导思想是少而精。丢弃了一些对因变量y有影响的自变量后,所付出的代价就是估计量产生了有偏性,但是预测偏差的方差会下降。因此,自变量的选择有重要的实际意义。2、自变量选择的几个准则(1)自由度调整复决定系数达到最大      &nbsp
# Python设宝编码实现教程 ## 引言 欢迎来到Python编程的世界!在这里,我们将一起探讨如何实现“Python设宝编码”。无论你是刚入行的小白还是经验丰富的开发者,本文将向你展示实现这一功能所需要的步骤和代码。 ## 流程概述 首先,让我们看一下整个实现过程的步骤: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 导入所需的库 | | 2 | 设定宝符编
原创 2024-04-16 03:36:09
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在这个世界上有无限多的数据,而每种数据都有属于自己的属性。那么做数据挖掘数据分析的时候,要对杂乱无章数据由一的敏感度,学会分析数据属于哪一种类型也是一种技能。多留意身边的一些数据,试试给他分个类型也是挺好玩的一件事。如果从宏观角度分析,数据类型分为 定性 和 定量 两种。定性:变量是品质特征,如性别分男和女,是一种 特质 ;定量:变量是数值,可以量化,如身高体重等。定量又可以分为离散型和连续型,离散型一般为计数结果,如男朋友毁约的次数,连续型一般为测试结果,如女朋友身高体重的测量。那么又是怎
原创 2021-06-09 19:12:10
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在这个世界上有无限多的数据,而每种数据都有属于自己的属性。那么做数据挖掘数据分析的时候,要对杂乱无章数据由一的敏感度,学会分析数据属于哪一种类型也是一种技能。多留意身边的一些数据,试试给他分个类型也是挺好玩的一件事。如果从宏观角度分析,数据类型分为 定性 和 定量 两种
原创 2022-02-23 16:05:15
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二项逻辑回归模型定义 1.1 二项逻辑回归模型使如下的条件概率分布: P(Y=1|x)=exp(ω⋅x+b)1+exp(ω⋅x+b)(1) (1) P (
  1.变量 //less code //定义一个变量 @border-color : #b5bcc7; .mythemes tableBorder{ border : 1px solid @border-color; } //css code .mythemes tableBorder { border: 1px solid #b5bcc7; }
变量全解 一、什么是变量:就是内容可以改变的量,它与常量相对应。而这三大变量实际上是从变量的作用域来定义和划分的。 1、类变量,是归属类的变量,它是通过在定义类的属性的时,增加static修饰符,所以又称为静态变量。类变量不仅可以直接通过类名+点操作符+变量名来操作,也可以通过类的实例+点操作符+变量来操作,大多数情况下,采用前者操作方式,一来不能够有效地使用该变量,二来能够表示该变量
转载 2023-06-19 16:53:44
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Redis的发布订阅与MQ消息队列是一样的,客户端需要首先订阅消息,此事件是阻塞的,发布者发布消息后,订阅了此消息的所有订阅者都会收到进行消费。1.自定义发布订阅#同时订阅了三个频道,一旦其中一个接收到消息就会进行数据的展示 subscribe java php c++ #发布消息 publish java springboot #订阅所有通配的频道 psubscribe java* php*2.
js--算法-数组合并
js--算法-数组合并
原创 2021-07-15 10:39:22
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