很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注，毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本，也直接关系到未来的面试和就业（不同企业／项目对技术栈要求也不一样），根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效。 目前最常见的情况是纠结选择 Java 还是 Python？关于这个问题，我特意请教了几位资深的测试技术专家，在这里做一个汇总整理，集“各家”之言供
# Python 如何进行特征选取
特征选取是机器学习中的一个重要步骤，它有助于提高模型的性能并减少计算复杂度。在本文中，我将介绍Python中常用的特征选取方法，并通过代码示例加以说明。
## 特征选取的重要性
在大多数机器学习任务中，数据集往往包含大量特征，而并非所有特征都对目标变量有贡献。特征选取的目的是通过去除无用特征，保留对模型性能有显著影响的特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。
CART树1、Cart树介绍2、Cart树生成3、回归树4、分类树4.1 分类树原理4.2 分类树算法步骤4.3 案例5、Cart树总结 1、Cart树介绍分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。 它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个
内置方法一 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)isinstance(obj,cls)检查是否obj是否是类 cls 的对象class Foo(object):
pass
obj = Foo()
isinstance(obj, Foo)issubclass(sub, super)检查sub类是否是 super 类的派生类class Foo(ob
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2024-07-17 21:31:26
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关于在Python中使用随机森林进行特征选择的过程，本篇博文将详细记录从环境预检到迁移指南的每一个步骤，确保我们能够高效地实施随机森林并进行特征选择。
```mermaid
mindmap
root((随机森林特征选择))
子节点1((环境预检))
子节点1.1((硬件配置))
子节点1.2((软件依赖))
子节点2((部署架构))
子节点3(
一、什么是PCA PCA，即PrincipalComponents Analysis，也就是主成份分析； 通俗的讲，就是寻找一系列的投影方向，高维数据按照这些方向投影后其方差最大化（方差最大的即是第一主成份，方差次大的为第二主成份... 如下图：数据点沿该方向投影后，方差最大，投影之后，由于各...
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2014-07-21 18:36:00
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Breiman在2001年提出了随机森林方法，是集成学习bagging类方法的一种，也是最早的集成学习算法之一。随机森林可以在绝大多数的数据集上表现出比单独的决策树更好的性能，同时随机森林本身也可以作为一种特征选择的方法。一、随机森林原理 随机森林算法本质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，
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2023-11-20 08:06:05
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在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载， 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力。本文将
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2024-07-19 14:30:17
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mean decrease impurity和mean decrease accuracy。平均不纯度减少----mean decrease impurity随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用
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2023-10-23 16:16:35
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# 机器学习中的特征值选取
在机器学习中，特征值选取（Feature Selection）是一个重要的步骤，它直接影响到模型的性能和预测精度。特征值是描述数据的重要属性，选择合适的特征能够提升模型的效率、准确性，并降低过拟合风险。在这篇文章中，我们将探讨特征值选取的方法，并给出代码示例。
## 为什么选择特征值？
特征值选取的主要目的包括：
- **降低维度**：减少数据集中的特征数量，以
原创
2024-09-19 08:16:32
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降维（Dimensionality Reduction）可以保持数据在原有特征的基础上对数据进行压缩，从 3D 降到 2D，使得数据的分布情况不发生改变，如下图：降维还有一个作用，就是能更好地可视化数据。比如说，现在有一个数据集，有 50 个特征，如果想通过图像来分析这个数据集，目前是做不到的，因为只能画出三维图像，也就是说特征数为 3。但是如果运用降维，把特征数从 50 降到 3，你就可以画出这
乾明
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在训练机器学习模型时，找到合适的数据集一直是个棘手的问题。近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集 Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不
# 项目方案：在Python中实现反向选取
## 项目背景
在数据分析和处理的过程中，我们常常需要对数据集中的元素进行选择和过滤。在Python中，特别是在使用Pandas或NumPy等数据处理库时，反向选取元素是一个常见的需求。反向选取指的是，从数据集或数据结构中选择不符合某个条件的元素。本项目旨在深入探讨Python中反向选取的多种方法，并提供示例代码供开发者参考。
## 项目目标
1
# 项目方案：使用Python选取多列数据
## 引言
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要从数据集中选取多列数据进行分析和建模。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多灵活的方法来选取多列数据。本文将介绍一些常用的方法，并提供代码示例来演示它们的用法。
## 项目描述
我们的项目是基于一个包含多列数据的数据集，目标是通过选取所需的列来创建一个新的数据集。我们将使用Python来实
原创
2023-08-10 05:28:16
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真正开始动手写，才发现以前理解的不够深。弄懂一个算法，要想明白哪些问题？集合里有m个样本，n个特征，gbdt每棵回归树怎么构造（选取多少样本，多少特征），它的损失函数怎么拟合，残差是怎么回事，梯度在其中的作用。 GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradie
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2024-03-27 08:49:24
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在过去的二十年中，计算机视觉研究已经集中在人工标定上，用于提取良好的图像特征。在一段时间内，图像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围，将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型，自动学习和提取特征。人工标定仍然存在，只是进一步深入到建模中去。 本博客先从流行的图像特征提取SIFT和HOG
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2024-05-19 08:11:46
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这是书籍《Pandas Cookbook》书籍第04章的代码复现，所有代码运行在Jupyter Notebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/bd0bc1b5b4b6 我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.git github上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（
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2024-07-12 13:54:54
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作者：Barış KaramanFollow编译：ronghuaiyang第六部分: 预测销量在本节之前，几乎所有的预测模型都是基于客户层面的(例如客户流失预测、下一个购买日等)。但有时候，我们从全局的角度看一看，也是有用的。通过考虑我们在客户方面的所做的努力，我们该如何影响销售？时间序列预测是机器学习的主要组成部分之一。文献中有许多方法可以实现这一目的，如自回归综合移动平均(ARIMA)、季节自
正当编写程序时，时常会要输入分布，很多时候需要一些随机的算法，更多的需要算法的平均情况。但许多时候并没有得到一些关于输入的信息，这时候可以考虑使用随机算法。随机算法适用于雇用问题，所有排列等问题。这些问题可以通过概率分析，从而设计出随机算法。随机算法广义定义，随机化算法是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。随机化算法基于随机方法，依
创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew Ng业内常说数据决定了模型效果上限，而机器学习算法是通过数据特征做出预测的，好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成（即从数据设计加工出模型可用特征），是特征工程相当关键的一步。本文从特征生成作用、特征生成的方法（人工设计、自动化特征生成）展开阐述并附上代码。1 特
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2024-06-19 10:44:02
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