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
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
# 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
# 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
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
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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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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计算期权隐含波动率（IV）是金融分析中的一项重要任务。通过Python，我们可以利用已有的库将期权的市场价格与理论价格进行对比，从而实现IV的计算。下面是关于“期权IV计算Python”的完整过程记录。
## 环境准备
在进行IV计算之前，我们需要准备一个合理的开发环境。我们通常会使用Python 3.7及以上版本，同时需要安装一些依赖库。
### 依赖安装指南
确保你已经安装了以下Pyt
函数定义函数的作用？ 函数就是将 一段具有独立功能的代码块 整合到一个整体并命名，在需要的位置调用这个名称即可完成对应的需求。 函数在开发过程中，可以更高效的实现代码重用 1，概述 具有特定功能或经常重复使用的代码编写成独立的小单元，并称之为函数。当程序需要时可以任意多次地运行这个函数 2，创建函数 语法：def hello(): print(‘hello，世界’) 3，调用函数 [变量]=函数名
什么是运算符？答案很简单，可以使用表达式4+5等于9。这里4和5被称为操作数+被称为运营商。 Python语言支持以下类型的运算符。算术运算符比较操作符逻辑(或关系)运算符赋值运算符有条件(或三元)运算符让我们对所有运算符逐一看看。Python的算术运算符： 假设变量拥有10和变量b则持有20：操作符描述例子+
加法 - 增加了对操作两边的值
a + b will give 30
-
减
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2023-09-06 18:24:59
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1.自变量进行筛选 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
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2024-02-09 16:37:30
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在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：def CalcIV(Xvar, Yvar):
N_0 = np.sum(Yvar==0)
N_1 = np.sum(Yvar==1)
N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape)
N_1_group = np.zeros(np.unique(
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2023-09-07 18:15:42
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使用Python开发项目免不了要安装各种包。我们安装的所有包都会被安装到同一个目录下，供Python调用。如果两个Python项目用到同一个包的不同版本；或者一个新项目需要用到的包会影响以前已经完成调试的项目的开发环境，这时候我们的Python开发环境就会出问题。「虚拟环境」可以解决以上痛点。它为我们每一个 Python 项目创建一个隔离的开发环境，每个开发环境所安装的包和依赖相互独立，可以确保项
# 在Python中计算IV值的完整指南
## 引言
IV（Information Value）值是用于衡量变量对目标变量（如好坏客户或欺诈等）的预测能力的一个指标。计算IV值对于建立信贷评分模型或风险模型至关重要。在本文中，我们将逐步指导你如何在Python中计算IV值。
## 流程概述
下面是计算IV值的一般流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 步骤1 |
# 如何实现“iv值python计算”
## 一、流程概述
在计算金融市场中的股票或者投资组合的风险和收益时，常用的一种指标是信息比率（Information Ratio，简称“IR”），也称作“iv值”。IV值是投资组合的超额收益（即基准收益）除以超额风险（即投资组合波动率）得出的比率。IV值越高，表示投资组合的超额收益相对于承受的超额风险更有价值。
下面是实现“iv值python计算”的
原创
2024-05-26 04:45:46
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# Python IV值计算
## 简介
在金融领域中，IV（Implied Volatility）是指根据期权市场价格推导出的隐含波动率。波动率是衡量金融资产价格波动程度的指标，隐含波动率则是指根据期权市场价格反推出的波动率。IV值的计算对于期权交易者和风险管理者非常重要，因为它可以帮助他们评估期权合约的价值和风险。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算IV值，并通过代码示例来说明
原创
2023-09-17 18:17:36
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通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如：1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2))我的处理计算基本思路是：解题思路是，需要优先处理内层括号运算－－外层括号运算－－先乘除后加减的原则：1、正则处理用户输入的字符串，然后对其进行判断，判断计算公式是否有括号，有就先将
