使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型一、有序型离散变量处理什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：二、无序型离散变量处理衣
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2023-10-09 09:12:53
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1、one-hot encoding 假如多个特征需要独热码编码，那么久按照上面的方法依次将每个特征的独热码拼接起来： {sex：{male， female，other}} {grade：{一年级， 二年级，三年级， 四年级}} 此时对于输入为{sex：male； grade： 四年级}进行独热编码，可以首先将sex按照上面的进行编码得到{100}，然后按照grade进行编码为{0
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
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2023-07-01 17:55:10
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目录Python 变量类型变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。变量赋值Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被
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2023-10-07 09:13:13
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引入：有些随机变量,它全部可能取到的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量:例如，掷骰子朝上一面的点致，一唇夜 110 接到的呼叫次数等均为离散型随机变量.2.2.1 离散型随机变量的分布律 定义2.3 设X是一个离散型随机变量，若X的全部可能取值为 X1，X2则Xi取龙，的概率P{X=2.1=力，i=1.2…称为子的概率分布或简称分布律，也可以称为
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2023-11-07 15:04:58
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目录1 离散型随机变量1.1 （0-1）分布1.2 伯努利试验1.3 二项分布1.4 几何分布1.5 泊松分布2. 连续型随机变量2.1 分布函数与概率密度函数2.2 均匀分布2.3 指数分布2.4 正态分布2.4.1 标准正态分布2.4.2 一般正态分布References 1 离散型随机变量离散型随机变量指的是取到的值时有限个或者可列无限多个的随机变量。有限个值很好理解，但是可列无限多个值就
前言一、【例1】[2015安徽卷]已知2件次品和3件正品混放在一起，现需要通过检测将其区分，每次随机检测一件产品，检测后不放回，知道检测出2件次品或检测出3件正品时检测结束。（1）求第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品的概率。（2）已知每检测一件产品需要费用100元，设\(X\)表示直到检测出2件次品或者检测出3件正品时所需要的检测费（单位：元），求\(X\)的分布列和数学期望。分析：（1）
# Python将定性变量转换为因子型的指导
在数据科学和机器学习中，定性变量（Categorical Variables）通常用来表示分类数据，比如性别、颜色或地区等。在Python中，我们可以使用Pandas库将这些定性变量转换为因子型，以便进行更复杂的分析或建模。本文将详细介绍这一过程，并为初学者提供清晰的步骤与代码示例。
## 流程概述
为了将定性变量转换为因子型，我们需要遵循以下步
文章目录随机变量的概念离散型随机变量概率分布列0—1分布（伯努利分布、两点分布）二项分布泊松分布几何分布超几何分布随机变量的分布函数连续型随机变量均匀分布指数分布正态分布随机变量的函数分布 随机变量的概念随机变量概念的引入是很重要的，由于引入了随机变量，数学分析的方法就可用来研究随机现象了。
随机变量
离散型随机变量
离散型变量的值可以列举出来。 连续型变量的值不能列举。 ...
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2021-09-06 20:08:00
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文章目录1. 什么是连续特征离散化2. 为什么要离散化1.1 离散化的优点1.2 离散化缺点1.3 LR模型为什么适合离散特征3. 怎么离散化3.1 无监督学习方法3.2 有监督学习方法 李沐曾经说过：模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。 离散特征是可枚举的特征，连续特征是不可枚举的特征，在《 机器学习中的特征变
1、布尔型 布尔型有两个，True和False。 布尔运算有三种 and 与运算 or 或运算 not 非运算2、空值None3、变量 a=1 a为整数 b='thank' b为字符串 c=True c为布尔型数据注意，Python中的数据类型为动态语言，意思同一个变量可以通过反复赋值，来改变数据类型和数据值。这点与C语
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2023-06-16 02:54:33
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离散型变量的可视化1--饼图# 饼图的绘制
# 导入第三方模块
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
'''而%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，
或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python c
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2023-10-22 09:42:44
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首先要明确的是：在python中，一切皆为对象。从底层角度看，对象就是保存在内存中的一个数据块。从抽象层看，对象就是我们的代码模拟出的一个类的独立个体。在python中变量不需要声明类型，也不需要提前定义。当你第一次为一个变量赋值的时候，也就创建了这个变量。同时python也 是强类型的语言，他会根据你对变量赋的值动态确定变量的类型。整型python中的整形有以下特点：是引用类型，不可变类型。整形
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2023-06-12 14:55:22
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文章目录单变量描述性统计指标集中趋势离散趋势延伸 单变量描述性统计指标单变量分析的目的是，通过对数据的整理、加工、组织和展示，并计算反应数据的集中趋势和离散程度的指标，对变量分布的特征和规律进行刻画和描述。用最简单的概括形式反映出大量数据资料所容纳的基本信息。 主要分为三个方面： 1、确定频率分布和频数分布 2、集中趋势分析，就是用一个代表值或典型值对一组数据的一般水平进行反映，或是对这组数据
# Python转换为类别变量
在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要处理各种类型的数据。其中，类别变量是一种特殊的数据类型，用于表示离散的取值。在Python中，我们可以使用不同的方法将数据转换为类别变量，以便更好地处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python将数据转换为类别变量，并提供相应的代码示例。
## 什么是类别变量？
类别变量，也称为离散变量或标称变量，是一种表示具有有限数量
原创
2023-09-09 16:31:57
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变量定量变量（数值变量）对每一个观察对象用定量的方法测得某项指标量的大小可分为：连续型变量即连续变化的变量；其取值可以是数轴上某一区间的一切数值，如身高、体重。离散型变量取值是0、1、2等不连续的量；是数轴上有限或无限的可数的值，两个数之间没有小数；如年新生儿数、月手术病人数。定性变量分类变量（计数资料）将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点数且所得各组的观察单位数。二项分类：两类观察结果互相对
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2023-08-30 20:33:57
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随机变量定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便）对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随机变量。
所谓离散型随机变量就是这个实值函数的取值范围是有限多个，或者无限可列个（如0，1，-1，2，-2……）；而非离散
函数说明:1. .hist 对于Dataframe格式的数据，我们可以使用.hist直接画出直方图对于一些像年龄和工资一样的连续数据，我们可以对其进行分段标记处理，使得这些连续的数据变成离散化就好比：我们可以将0-9岁用0表示10-19用1表示20-29用2表示...下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理代码：第一步：导入数据第二步：对年龄特征使用.hist画出直方图，直方图本身也是一个分段的过
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2023-10-12 20:17:37
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# 离散型变量间关联分析 Python
在数据分析领域，经常会遇到需要分析离散型变量之间的关联性的情况。离散型变量是指取值是有限个或者是可数的变量，比如性别、学历、职业等。关联性分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系，从而为决策提供支持。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 进行离散型变量间的关联分析，并通过代码示例展示具体操作过程。
## 关联分析概述
关联分析是一种用于发现数据中变
