文章目录编码风格错误认知正确认知pep8 编码规范每级缩进用4个空格。4个空格的规则是对续行可选的。右边括号也可以另起一行。有两种格式，建议第2种。空格或Tab?最大行宽空行源文件编码导入在单独行禁止使用通配符导入。字符串引用括号里边避免空格逗号，冒号，分号之前避免空格索引操作中的冒号当作操作符处理前后要有同样的空格(一个空格或者没有空格，个人建议是没有。)函数调用的左括号之前不能有空格赋值等操
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2023-12-24 08:45:21
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文章目录介绍实例用途拓展正态分布拟合随机森林 介绍pandas.get_dummies(
data,
prefix=None,
prefix_sep='_',
dummy_na=False,
columns=None,
sparse=False,
drop_first=False)实例data = pd.Data
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2023-08-24 16:02:20
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监督学习经典模型机器学习中的监督学习模型的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。监督学习任务的基本流程：首先准备训练数据，可以是文本、图像、音频等；然后抽取所需要的特征，形成特征向量，接着把这些特征向量连同对应的标记/目标（Labels）一并送入学习算法中，训练一个预测模型，然后采用同样的特征抽
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2024-03-12 22:15:04
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word和excel是办公过程必不可少的两个文档类型，word多用于文字处理，比如备忘录、论文、书籍、报告、商业信函等，excel可以制作精美的图表，还可以计算、分析、记录数据。二者在功能达成上有重叠，工作过程中经常需要转换，如果内容少，还可以手动解决，但是一旦数据量庞大，靠手动，耗时费力不说，还很容易出现差错，今天以两个实例，教大家如何用Python实现word和excel之间的转换。 
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2023-05-29 16:05:16
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# Python调用WOE实现步骤
## 1. 确定需求
在开始编写代码之前，我们需要明确我们的需求是什么。WOE（Weight of Evidence）是一种用于评估变量对于目标变量的预测能力的方法，通常用于信用评分模型等场景中。
## 2. 安装WOE库
在Python中，我们可以使用`pywoe`库来实现WOE的计算。首先我们需要安装该库，可以使用以下代码进行安装：
```python
原创
2023-09-19 03:51:08
297阅读
# Python类别变量处理：入门与实践
在数据科学和机器学习中，处理类别变量是非常重要的一步。类别变量通常代表有限的离散值，例如性别、颜色、地点等。在Python中，有多种方法可供选择来处理这些变量，下面将介绍几种常见的方法，并提供代码示例。
## 1. 类别变量的概念
类别变量（Categorical Variables）是指所有可能取值都是有限的、离散的变量。这些变量通常不能直接用于机
原创
2024-08-19 03:37:24
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# 理解Python中的`object`类型
在Python中，每一个数据都被视作一个对象，而`object`是所有类的基类。因此，可以说`object`是Python中最基本的类型。作为一名初学者，了解如何使用`object`类型以及实现自己的类是非常重要的。本文将为你介绍如何实现一个简单的Python类并使用`object`类型。
## 流程概述
以下是实现一个基本类的简单步骤：
|
原创
2024-08-06 07:15:46
64阅读
# Python中的WOE转换
## 1. 介绍
在数据分析和建模中，WOE（Weight of Evidence）是一种常用的转换方法。WOE转换可以将特征值转换为可以直接用于建模的数值，同时保留了特征值之间的信息。WOE转换的主要作用是处理分类变量，通常用于逻辑回归等模型的建模中。
本文将介绍如何使用Python进行WOE转换，并提供相应的代码示例。
## 2. WOE转换原理
WO
原创
2024-06-08 03:20:18
176阅读
## Python实现WOE（Weight of Evidence）
WOE（Weight of Evidence）是一种常用于评估自变量的预测能力的统计方法。在建立信用评分模型、风险评估模型等领域中，WOE被广泛使用。
### 实现流程
下面是实现WOE的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据分箱 |
| 3 | 计算WOE
原创
2023-08-24 20:40:04
155阅读
# Python异常处理: 了解和处理Python中的错误
在Python编程过程中，错误和异常是难以避免的。然而，通过正确地了解和处理异常，我们可以提高程序的稳定性和可靠性。本文将介绍Python中的异常处理机制，并通过示例代码演示如何捕获和处理异常。
## 什么是异常？
在Python中，当程序出现错误或意外情况时，会引发异常。异常是一种Python对象，它包含有关错误的信息，如错误类型
原创
2024-04-01 04:42:33
6阅读
1.变量的预测能力我们在用逻辑回归、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？挑选入模变量过程是个比较复杂的过程，需要考虑的因素很多，比如：变量的预测能力，变量之间的相关性，变量的
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2023-11-28 12:47:44
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第五章（分类变量）1. 类型变量编码：通常为非数字类型，需要进行转化。但是归属于1-k连续变量不合适，因为不同类之间没有这种连续关系。1) One-Hot 编码：每类占不同的bit位，所在位为1，其余位为0。sklearn.preprocessing.OneHotEncoder e1e2e3A100B010C001 2）Dummy 编码：与One-Hot不同的是有全0编码。&n
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2024-04-12 07:24:52
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数据分析时，首先应对数据进行清洗，这里将数据清洗分为重复值处理、缺失值处理、异常值处理三个部分，重复值处理可删除重复的字段，缺失值处理可以用线性插值、填充为0或用均值填充等，异常值处理用描述性分析、散点图、箱形图、直方图查找异常并处理。本文使用超市商品交易数据，详细介绍重复值处理、缺失值处理、异常值处理的方法，并实际运用数据进行演示，代码操作如下所示。#导入数据import pandas as p
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2023-10-09 23:48:16
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原始数据，如按年龄离散化 。首先元素各值频数的分布。 WOE（Weight of
原创
2023-01-10 11:19:37
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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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动态类型：在python中，类型是在运行过程中自动决定的，而不是通过代码声明的。变量：变量是一个系统表的元素，拥有指向对象的连接的空间python中，类型的概念是存在于对象中的，而不是变量中，变量是通用的。变量的使用：当变量出现在表达式中时，它会马上被当前引用的对象所代替，无论这个对象是什么类型。并且所有变量使用前必须先赋值。例子：a=31.分配一块内存来表示对象3；2.创建一个变量a；3.将变量
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2023-08-10 07:07:36
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# Python 根据类别编码进行数据处理
在数据科学的领域，不同类型的数据需要通过特定方式进行处理，以便于分析和建模。一个常见的数据处理步骤是将类别变量进行编码，以便于机器学习模型可以处理。本文将介绍如何使用 Python 对类别数据进行编码的基本方法，并提供代码示例。另外，我们还将展示一些可视化的内容，包括甘特图和饼状图，以帮助更好地理解数据的分布和时间安排。
## 什么是类别编码？
类
不会直接把200个特征直接放到模型中去进行训练，而是会用一些方法，从这200个特征中挑选一些出来，放进模型，形成训练集数据。 1、分箱 所谓分箱，就是通过某些分类标准，将数据集进行某维度若干数据的合并，比如身高范围可以是150~180，若分组是厘米，则有30组。若才用距离为5的分箱，150 ~ 15 ...
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2021-09-06 15:21:00
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目录 1.Python中变量的使用2.简单的数据类型2.1.1 string字符串类型2.1.2string字符串的常用方法2.2.1 int类型2.3.1 int类型转换string1.Python中变量的使用python中变量的使用不像C#、Java那样先声明再赋值。在python中变量不用声明可以直接使用。如:str="hello,world"
i=5
flo=66.6可以直接使用
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2024-06-19 07:51:26
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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，变量赋值以后该变量
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2023-06-16 19:30:41
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