# Python中的Box-Cox变换
在数据分析和统计领域，Box-Cox变换是一种常用的数据转换方法，可以用于处理偏态分布数据。Box-Cox变换可以将非正态分布数据转换为近似正态分布的数据，从而使数据更符合一些统计假设。Python提供了boxcox函数，使得Box-Cox变换更加容易实现。
## Box-Cox变换的原理
Box-Cox变换是一种幂变换方法，通过改变数据的分布形态来达
原创
2024-01-04 03:40:43
464阅读
1 基本概念BOX-COX变换是由博克斯与考克斯在1964年提出的一种应用非常广泛的变换，是对因变量y做如下变换： BOX-COX变换是一个幂变换族，λ=0时，成为对数变换。从概率分布角度看，当数据本身服从对数正态分布时，对数据做对数变换后其就服从正态分布。对数正态分布是右偏分布，有厚重的右尾。从数据看，如果数据中一些数值很大，但是小数值的数据更密集，个数更多，大数值数据较稀疏，个数较少，这样的数
# 实现R语言的Box-Cox变换
## 1. 简介
Box-Cox变换是一种常用的数据变换方法，用于使数据接近于正态分布。它通过对数据应用不同的转换函数来实现，可以消除数据的偏度和异方差性，进而提高模型的准确性和可解释性。
在R语言中，我们可以使用`boxcox`函数来实现Box-Cox变换。本文将介绍如何使用R语言进行Box-Cox变换，并提供详细的代码和解释。
## 2. Box-Co
原创
2023-08-21 08:41:15
1222阅读
XGBoost 机器学习模型是一种高效且可扩的展的机器学习分类器，由 Chen 和 Guestrin 在 2016 年推广。XGBoost原理是是在决策树的基础上产生迭代，它以 boosting 的方式结合了多个决策树。通常创建每棵新树是为了通过梯度提升来减少先前模型的误差，误差指的是实际值和预测值之间的差异。把误差作为协变量参与下一个模型的预测，反复执行这个过程，降低出错率，直到决策树指定阈值，
# R语言实现Box-Cox变换
## 引言
Box-Cox变换是一种常用的数据转换方法，用于改善数据的正态性和方差齐性。这种变换可以将非正态分布的数据转换为近似正态分布的数据，从而使得在统计分析中的假设成立。在R语言中，我们可以使用`boxcox()`函数来实现Box-Cox变换。
## Box-Cox变换的原理
Box-Cox变换通过幂函数变换来调整数据的分布。给定一个变量y，Box-Co
原创
2023-07-16 18:17:19
1264阅读
1评论
# Python Cox回归实现指南
## 引言
在统计学和生存分析中，Cox回归是一种广泛使用的方法，用于分析生存数据和确定影响生存时间的因素。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Python中的Cox回归。
## Cox回归的流程
下面是实现Cox回归的整体流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 加载并处理
原创
2024-01-29 04:58:36
493阅读
生存分析（Survival Analysis）、Cox风险比例回归模型（Cox proportional hazards model）及C-index1. 生存分析生存分析指的是一系列用来探究所感兴趣的事件的发生的时间的统计方法。常见的有1）癌症患者生存时间分析2）工程中的失败时间分析等等。1.1 定义给定一个实例 ，我们用一个三元组来表示 ，其中表示该实例的特征向量，表示该实例的事件发生时间。如
转载
2024-01-04 15:32:50
839阅读
视频参考：https://chuanke.baidu.com/v1326210-129900-334450.html 所有变量都占着内存，变量什么时候占着内存，什么时候从内存消失，这叫做变量的生存周期。按照变量的生存周期分类有：1、自动变量auto2、静态变量static3、寄存器变量register4、外部变量extern auto和static变量是重点变量作用域有时候变量
生信论文的套路ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库)，很重要；Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性；cBio-portal数据库做基因组学的分析(机制一)；STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二)；TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。差异分析，无论是Oncomine，GEP
转载
2024-07-10 17:34:08
23阅读
# Python实现Cox回归
Cox回归是一种生存分析方法，用于分析影响某个事件发生时间的因素。Python中有多种库可以实现Cox回归，比如lifelines和scikit-survival。本文将介绍如何使用lifelines库实现Cox回归，并通过一个实例来演示。
## lifelines库介绍
[lifelines](
## 安装lifelines
可以使用pip来安装life
原创
2024-05-17 03:21:30
492阅读
逻辑回归(Logistic Regression)是一种借鉴统计领域的机器学习技术。它是二类分类问题的首选方法。在这篇文章中，您将发现用于机器学习的逻辑回归算法。在读完这篇文章后，您将了解到:描述逻辑回归时的许多专有名称和术语(如 log odds和logit)。逻辑回归模型中的表达式。用于从数据中学习逻辑回归模型系数的技术。如何使用学习好的逻辑回归模型进行实际的预测。这篇文章是为对机器学习的应用
本文用识别由域名生成算法Domain Generation Algorithm: DGA生成的C&C域名作为例子，目的是给白帽安全专家们介绍一下机器学习在安全领域的应用，演示一下机器学习模型的一般流程。机器的力量可以用来辅助白帽专家们更有效率的工作。
本文用到的演示数据集和python演示代码请参见 https://github.com/phunterlau/dga_classifier
Cox模型分析客户流失时间 一、生存分析与cox比例风险模型... 11. 生存分析... 12. cox比例风险模型... 1二、案例分析... 31. 案例说明... 32. SAS 实现... 33. SPSS 实现... 44. SPSS Clementine 实现... 6 一、生存分析与cox比例风险模型
# R语言中的BOX-COX变换
## 概述
在统计学中，BOX-COX变换是一种用于处理非正态分布数据的方法。它通过对数据进行幂函数转换来改变数据的分布特征，使其更接近正态分布。本文将介绍如何在R语言中实现BOX-COX变换，并提供详细的代码示例。
## BOX-COX变换的步骤
下面是BOX-COX变换的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需要
原创
2023-07-04 13:52:05
3971阅读
之前写了题为《用Python讲解偏度和峰度》的文章，在那篇文章里，笔者介绍了偏度、峰度以及如何基于二者进行数据正态性的判断，而今天笔者将介绍一下如何将数据进行正态性转换。在我们进行数据分析时，遇到的数据往往不是呈正态分布的，而如果数据不是正态性的，那么在部分情况下会带来一些问题。比如某些模型的前提就是要求数据具有正态性(KNN、贝叶斯等)，此外数据具有正态性可以在一定程度上提高机器学习的
简 介CoxBoost使用基于组件似然的增强来拟合Cox比例风险模型。特别适用于具有大量预测器的模型，并允许具有无惩罚参数估计的强制协变量。与梯度增强(例如在R包mboost中的glmboost例程中实现，使用CoxPH损失函数)相比，CoxBoost不是基于损失函数的梯度，而是采用Tutz和Binder(2007)的基于偏移量的增强方法来估计Cox比例风险模
转载
2024-06-06 19:53:26
204阅读
# 实现Python Cox回归ROC曲线
## 流程概述
在实现Python Cox回归ROC曲线时，我们需要按照以下步骤进行操作。首先，我们需要准备数据集，并进行Cox回归模型的拟合。然后，我们可以利用模型的预测结果计算出ROC曲线并绘制出来。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 拟合
原创
2024-05-09 05:59:30
146阅读
本文主要总结矩阵代数（运算、逆、分块矩阵、LU分解、子空间、秩）和行列式相关内容。矩阵乘积AB的每一列都是A各列的线性组合，且以B中对应的列的元素作为权重。矩阵的幂： 只有方阵可以乘幂，幂的计算可以利用矩阵对角化（特征值分解）实现： A=PΛP−1
A
=
用python做Cox分析的三个常见库的介绍和体验跟时间相关的数据分析（预测模型），一个是时间序列（X随时间变化），另外一个就是Cox（y随时间变化），都有专门的包，statsmodel、lifelines和scikit-survival 是python中做Cox分析常见的三个文库，各有特点，所以充分了解和应用这三个库是有助于做好Cox分析。注意 请选择本人发布的镜像：survival-imbal
转载
2024-05-14 15:41:28
78阅读
似然函数总是被论文中各种各样奇怪的损失函数折磨,干脆就抽半天专门看看这东西似然函数似然函数是一种关于模型中参数的函数。“似然性likehood”和概率词义相近，但统计学上是完全不同的含义：概率用于在已知参数的情况下，预测接下来的观测结果似然性用于根据一些观测结果，估计给定模型的参数可能值似然函数的本质就是衡量在某个参数下，整体的估计和真实的情况一样的概率，越大代表越相近。负对数似然先从熟悉的两点分
转载
2024-02-04 00:40:08
60阅读
