一、什么是特征工程？其实也是数据处理的一种方式，和前面的原始数据不一样的是，我们在原始数据的基础上面，通过提取有效特征，来预测目标值。而想要更好的去得出结果，包括前面使用的数据处理中数据特征提取，新增减少等手段都是特征功能的一种，这里为什么要单独提出来讲特征工程，而不是数据处理呢？二、数据处理的方式有很多种方式，合并等。这里讲特征工程主要是讲转换器，为啥这样说呢，因为我们在使用数据的时候，比如：文
机器学习笔记特征选择（来自周志华老师的机器学习）Relief与Relie-FRelief是为二分类问题设计的Relief是一种过滤式特征选择方法。（过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关.这相当于先用特征选择过程对初始特征进行"过滤"，再用过滤后的特征来训练模型） Relief设计了一个"相关统计量"来度量特征的重要性.该统计量是一个向量，其每个分量分别对
特征选择过程与方法1. 特征选择过程2. 特征选择方法2.1.搜索策略2.1.1. 全局最优搜索策略2.1.2. 启发式搜索策略2.1.3. 随机搜索策略2.2. 评价函数2.2.1. 距离度量2.2.2. 一致性度量2.2.3. 依赖性度量2.2.4. 信息度量2.2.5. 分类误差度量2.3. 终值条件2.4. 结果验证 1. 特征选择过程特征选择是从原数据的特征集合中寻找一个目标子集，使其
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2023-11-28 09:44:43
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1 PySpark选择感兴趣的数据集“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。” 我前面写了一些关于 我用PySpark做数据相关事情，主要包括三方面的内容，如下图所示。在本文，你会了解到如何使用PySpark做数据选择。包括选择感兴趣的样本集或者特征
特征转化为什么要转化数据呢，就是要让它成为有效的特征，因为原始数据是很多脏数据无用数据的。常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等。比如我输入的数据是句子，我得把它切分为一个个单词进行分析，这就是一种转化。连续型数据处理之二值化：Binarizer假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把50以上的定为1，5
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2024-07-31 18:04:34
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算法时间复杂度分析1.算法的提出（1）算法的概念 算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。对于算法而言，实现的语言并不重要，重要的是思想。 （2）算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出
1.IV的用途 IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自
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2019-09-11 18:32:00
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上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特性的增长时及其迅猛的，几十、几百、几千……单变量线性回归：多变量线性回归： 所以从这里我们开始将介绍线性回归的另一种更方便求解多变量线性回归的方式：最小二乘法矩阵形式；模型变
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2024-06-28 18:00:45
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# Python IV: Advanced Concepts and Applications
Python is a versatile and powerful programming language that is widely used in various fields such as web development, data analysis, machine learning,
原创
2024-06-25 05:47:46
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1.IV的用途 IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自
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2019-03-17 16:45:00
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# 基于信息价值(IV)和证据权重(WOE)进行特征选择
特征选择是机器学习中一个重要的环节，在此过程中，有很多方法可以被广泛应用来提升模型的性能。在这篇文章中，我们将介绍信息价值(IV)和证据权重(WOE)这两种方法，以及如何在Python中实现它们的应用。
## 1. 信息价值(IV)和证据权重(WOE)概述
### 1.1 信息价值 (IV)
信息价值 (IV) 是一个衡量特征对目标
原创
2024-08-23 03:24:29
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今天发现一个问题，ide执行3.1415*2 6.283print(3.1415*2) 6.283两个结果一样，书上写的是没有print 是全部精度的值6.28300000000004 但是我实际执行两个值是一样的，不知道是不是python3.6版本修改了. π math.pi 3.141592653589793math.pi*2 6.283185307179586print(math.pi*2)
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2023-11-08 23:27:35
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1 IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变量过程
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2023-08-26 23:31:57
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# 教你实现 Python 的隐含波动率 (IV) 计算
在金融领域，隐含波动率（IV）是一个重要的指标，广泛应用于期权定价。本文将带你一步一步实现 Python 中隐含波动率的计算。
## 流程概述
下面是计算隐含波动率的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|--
本文介绍了python中单下划线和双下划线各种含义和命名约定，名称修饰的工作原理以及他如何影响你的Python类在文中我们将讨论五中下划线模式和命名约定，以及他们如何影响python程序的行为1._var2.var_3.__var4.__var__5._1.单下划线前缀当涉及到变量和方法名称时，单下划线前缀有一个约定俗成的含义：以单下划线开头的变量或方法仅供内部使用。（注意程序的行为不受影响）cl
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2024-09-23 12:21:43
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# 使用Python计算IV（信息值）
## 引言
信息值（Information Value，简称IV）是评估预测变量对目标变量预测能力的一种重要指标。在金融领域，尤其是信贷评分中，IV用来衡量特征的有效性。在这篇文章中，我将引导你完成如何用Python计算IV的流程，以及每一步的具体实现。
## 流程概述
进行IV计算的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Python IV函数实现指南
## 1. 简介
在Python开发中，我们常常需要对一些数据进行可视化分析，而IV函数是一种常用的评估指标。本文将详细介绍如何使用Python实现IV函数，并通过示例代码演示每个步骤的具体操作。
## 2. IV函数的流程
下面是实现IV函数的一般流程，我们将用表格的形式展示每个步骤及其对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-09-17 07:52:23
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# Python中的IV计算简介
在数据分析和建模过程中，独立变量（IV，独立变量）是一个重要的概念。它用于衡量某一特征（自变量）与目标变量（因变量）之间的依赖关系。特别是在信用评分和风险管理中，IV的计算是评估变量重要性的重要手段。本篇文章将介绍如何在Python中计算IV，并提供一些代码示例来帮助理解。
### IV的基本概念
IV（Information Value）用于评估一个特征对
【继承示意图】 类是实例的工厂, OOP就是在树中搜索属性,类事实上就是变量名与函数打成的包 . 每一个class语句会生成一个新的类对象 . 每次类调用时，就会生成一个新的实例对象 . 实例自己主动连接到创建这些实例的类 . 类连接到超类的方式是，将超类列在类头部(),其从左到右的顺序会决定树中的
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2017-04-29 09:50:00
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-1. TF-IDF的误区TF-IDF可以有效评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。1）它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多，而其它类出现少，即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词，在各个类间分布比较均匀，这样的词对分
