输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题； 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题；其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测； 回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所
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2023-12-26 06:38:45
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1.虚拟变量定义：虚拟变量(Dummy Variable) 也叫哑变量，它算不上一种变量类型，确切地说，是将多分类变量转换为二分类变量的一种形式。如果数据为定类数据，比如专业、性别等，其数字仅代表类别，数字大小并没有意义，此时可以考虑引入哑变量，将不能够定量处理的变量量化，再进行分析。2.什么情况下需要设置虚拟变量2.1对于无序多分类变量举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序
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2023-08-11 14:42:21
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一.变量的定义 变量命名规则：由数字、字母、下划线组成；不能由数字开头；严格区分大小写；不能使用内置关键字作为变量名称。推荐变量的命名规则：每个变量名称都要有意义，单词之间分割使用大驼峰、小驼峰或者下划线。内置关键字包括如下图：二.数据类型python中共包含7种数据类型。数值类型、布尔类型、字符串类型、列表类型、元组类型、集合类型、字典类型。本次主要介绍前面三种。1.数值类型数值类型就
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2024-04-12 15:29:35
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，我们将了解什么是分类变量以及处理这类数据的三种方法。、介绍 分类变量只接受有限数量的值。 考虑一项调查，询问你多久吃一次早餐，并提供四个选项:“从不”、“很少”、“大多数日子”或“每天”。 在本例中，数据是分类的，因为响应属于一组固定的类别。如果人们对他们所拥有的汽车品牌进行调查，他们的回答可以分为“本田”、“丰田”和“福特”。 在本例中，数据也是分类的。如果我们试图在没
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2023-09-18 22:44:08
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python 里面无非就是三种类型最为重要：字符串，列表，字典这几种类型首先应该要学会的是 索引，切片，和迭代： 字符串''字符串在内存中一但创建就不可修改，如果要修改内存会重新创建一个字符串'''1.字符串切片，及索引：1 test = 'pangrou'
2 v= test[3]
3 print(v)
4 #拿索引范围-1为最后位置（切片）
5 v= test[0:1]
6 prin
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2023-07-28 12:08:31
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1.分类变量分类变量是用来表示类别或标记的。在实际的数据集中，类别的数量总是有限的。类别可以用数字表示，但与数值型变量不同，分类变量的值是不能被排序的。（作为行业类型，石油和旅游之间是分不出大小的。）它们又称为无序变量。2.分类变量的编码分类变量中的类别通常不是数值型的。 1 例如，眼睛的颜色可以是“黑色”“蓝色”和“褐色”，等等。因此，需要一种编码方法来将非数值型的类别转换为数值。我们很容易想到
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2024-01-21 07:07:53
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总览了解什么是分类数据编码了解不同的编码技术以及何时使用它们介绍机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数，还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量，因此对分类变量进行预处理成为必要的步骤。我们需要将这些分类变量转换为数字，以便该模型能够理解和提取有价值的信息。 典型的数据科学家花费70％至80％的时间来清理和准备数据。转换分类数据是不可避免的
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2024-01-22 08:24:54
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一、变量1、什么是变量？ 运行时可以发生变化的量。 ● 在java、C、C++这些强数据类型语言中，定义变量必须申明变量的类型：int a = 10; ● Python是弱数据语言，在定义使用变量的过程中，不用申明变量的类型，解释器会自动根据值来判断：变量名称 = 变量值 # python的变量定义2、变量命名规范 ● 变量名称只能由【大小写字母、数字、下划线】组成特殊字符； ● 数字不能开头；
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2023-06-16 16:25:52
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机器学习中级教程1.介绍2.缺失值3.分类变量4.管道(Pipelines)5.交叉验证6.梯度提升(XGBoost)7.数据泄漏有很多非数字数据。下面是如何将其用于机器学习。在本教程中，您将了解什么是分类变量，以及处理此类数据的三种方法。正文介绍分类变量只接受有限数量的值。考虑一项调查，询问你多久吃一次早餐，并提供四个选项：“从不”、“很少”、“大多数天”或“每天”。在这种情况下，数据是分类的，
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2023-10-23 16:18:42
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一、整数如： 18、73、84每一个整数都具备如下功能： int二、长整型可能如：2147483649、9223372036854775807每个长整型都具备如下功能： long三、浮点型如：3.14、2.88每个浮点型都具备如下功能： float四、字符串如：'wupeiqi'、'alex'每个字符串都具备如下功能： str注：编码；字符串的乘法；字符串和
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2023-05-27 17:20:50
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前言在机器学习中，“分类”和“回归”这两个词经常听说，但很多时候我们却混为一谈。本文主要从应用场景、训练算法等几个方面来叙述两者的区别。 本质区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。若我们欲预测的是离散值，例如"好瓜""坏瓜"，此类学习任务称为 "分类"。若欲预测的是
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2024-01-10 12:55:10
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统计学中的变量指的是研究对象的特征，我们有时也称为属性，例如人的身高、性别等。 每个变量都有变量的值和变量的类型。我们按照变量的类型对变量进行划分。数值变量（numrical）和分类变量（categorical）。 数值型变量是值可以取一些列的数，这些值对于 加法、减法、求平均值等操作是有意义的。而分类变量对于上述的操作是没有意义的。 数值变量又可
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2023-06-19 16:33:03
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为何使用人工智能和机器学习？地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知，人们很快会发现自己落伍了。世界发展日新月异，每天都发生着不可思议的变化。在人工智能和机器学习中，有许多实现和技术能够解决实时问题。其中，监督学习是最常用的方法之一。「人工智能的关键在于表示。」——Jeff Hawkins什么是监督学习？在监督学习中，我们首先导入包含训练属性和目标属性的数据集。监督学习算法将学习训
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2024-06-07 20:07:05
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数据预处理 | 处理类别变量（categorical variable）python-sklearn实现 | 三种常用方法
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2023-06-16 12:45:49
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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
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2024-02-08 06:04:37
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三、处理分类型特征：编码与哑变量
点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟！在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。然而在现实中，许多
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2023-11-11 23:48:57
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一、关键变量发掘技术（key attribute discovery techniques） 关键变量发掘技术，其实，就是从数据集中的所有数据变量中找到那些影响分类模型最大的那些关键变量。 1.两种变量是必须需要剔除的。 相关变量（redundant）：如果一个变量和另一个变量高度相关，这个时候，此变量就无法给系统提供更多的信息，因此需要去掉。 不相关变量（irrele
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2023-12-24 08:52:26
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变量的分类 变量可以分为全局变量、静态全局变量、静态局部变量和局部变量。 按存储区域
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2023-06-17 08:48:19
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一. python 类中的变量分为类变量，实例变量，self# coding:utf-8
class A(object):
date = '20201215' # 类变量
def __init__(self):
self.name = 'Stephen' # 实例变量
def __str__(self):
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2023-06-16 16:25:48
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# Python分类变量的频次图
在数据分析和可视化中，频次图是一种非常常见的图表类型，用于显示分类变量中各个类别的频次分布情况。在Python中，我们可以使用各种数据可视化库来创建分类变量的频次图，帮助我们更好地理解数据。本文将介绍如何使用Python创建分类变量的频次图，并通过代码示例进行演示。
## 什么是频次图
频次图是一种展示数据中各个类别频次分布情况的图表类型，通常使用条形图或柱
原创
2024-06-23 04:32:39
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