可视化混淆矩阵
混淆矩阵是我们用来理解分类模型性能的表格。 这有助于我们理解如何将测试数据分类到不同的类中。 当我们想微调我们的算法时，我们需要了解在做出这些更改之前数据是如何被错误分类的。 有些种类比其他课程更糟糕，混淆矩阵将帮助我们理解这一点。 我们来看看下图：
class 0 。总体而言，52个项目实际上属于
class 0
。如果我们总结第一行中的
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2024-05-09 12:32:18
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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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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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分类问题分类(classification)问题的一种实现方式是，使用线性回归(linear regression)，对于所有的预测结果，以某个值作为分界。比如小于0.5意味着0，大于0.5意味着1。然而，这种方法不够好，因为分类问题并不能用线性方程表示。但分类问题依然是回归问题，只不过预测的结果限定在少量离散的结果集中。现在，我们把关注点集中在结果只有0和1的分类问题上，称为二值分类问题(bin
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创建。等号（=）用来给变量
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2024-08-26 19:18:38
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Python3 数据类型转换有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。Python 数据类型转换可以分为两种：隐式类型转换 - 自动完成显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换隐式类型转换在隐式类型转换中，Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型，不需要我们去干预。以下实例中，我们对两种不同类型的数据进行运算，较低数据类型（
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2022-08-16 09:41:00
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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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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）本节课程先从统计分析四步骤中的第二步：EDA开始。课程定义了若干个术语，如果学习过机器学习的同学，应该很容易类比理解：population：上节课说过，整体数据集合被称作populationindividual：其中每个个体，课程里称之为individual，注意不仅仅指个人，也可以泛指其他集合的其中一条数据variable：变量
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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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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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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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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1、变量我们可以将变量视为内存中的一个存储区域，该区域具有自己的名称（变量名）和类型（数据类型）；变量通过使用变量名来访问存储变量的那块内存区域。由于Java是强类型语言，因此每个变量必须先声明类型才能使用，并且变量的值可以在已声明的数据类型的约束下不断改变。变量的作用域是离变量声明最近的一对{}之内。 2、变量的分类①、按照变量的类型分类 &nb
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2024-01-16 06:26:30
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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，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。
原创
2021-01-02 11:26:29
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先回答前面一节的那个问题吧。<?php$foo = 10;$bar = 20; function change() { global $fo
原创
2022-09-06 13:38:26
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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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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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