每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多,进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数,分组内数据进行计算,返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('team').mean() #相关性系数 df.groupby('team').corr() #每组的累计最大值 df.groupby('tea

[解决方案] 1.在头文件包含—#include<iomanip>——定义IO流输出输入格式控制相关函数. 2.利用cout输出格式为—cout << fixed << setprecision(0) << temp << endl;—temp为输出数据. [分析]——主要涉及到cout的格式化输出方面的知识 1.cout<<fixed——指一般方式(浮点)输出,不采用科学计数法输出 2.setprecision(n)——设置输出浮点

变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估,指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 .KS值越大,表示该变量越能将正,负客户的区分程度越大.通常来说,KS>0.2即表示特征有较好的准确率.强调一下,这里的KS值是变量的KS值,而不是模型的KS值.(后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值).KS的计算方式: 计算每个评分区间的好坏账户数. 计算各每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%). 计算每个

对数据集分箱的方式三种,等宽等频最优,下面介绍对数据集进行最优分箱,分箱的其他介绍可以查看其他的博文,具体在这就不细说了: 大体步骤: 加载数据: 遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征: 得到IV树: 递归遍历IV树,得到分割点构成的列表: 去掉不符合条件的分割点,得到最优分割点列表: 遍历最优分割点列表,将最优分割点信息注入到InfoValue对象中: 将每个特征构成的对象放到规则集中(是一个列表): 通过规则集对test进行WOE转换: 将规则集存一份到csv中,可以直观的查看

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

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/** * 使用代码消除App数据 * 我们不寻常的清除App数据,中找到相应的App * 然后选择其清除数据.以下给出代码实现. * * 注意事项: * 1 设备须要root * 2 该演示样例中删除的是系统级应用 * 2 注意在命令的末尾须要加上换行\n * 这就相当于我们平时在Dos中输入命令后再换行一样. * 否则命令不会被运行. */ private void cleanData(String packageName){ try { System.out.println("--->

3.7.2 消除重复数据 在SQL中对于重复的数据可以使用"DISTINCT"消除,在MongoDB中依然支持.(distinct不同的) 范例:查询所有name的信息 本次的操作没有直接的函数支持,只能够利用runCommand()函数. runCommand()直接通过db调用,不经过集合调用,所以在runCommand()里必须明确指出操作的集合是哪个. db.runCommand({"distinct" : "students", &qu

首先需要明确的是,微信的API都是通过https调用实现的,分为post方法调用和get方法调用.不需要上传数据的采用get方法(例如获取AccessToken),而需要向微信服务器提交数据的采用post方法(例如创建菜单). 微信方法调用均需传递AccessToken(URL参数方式),这个AccessToken不是我们微信接入时使用的Token,这个AccessToken专门用于微信API调用,AccessToken有过期时间,而且每天有请求次数限制,据说是为了防止不良的程序调用导致微信服务

Given an array of integers, find out whether there are two distinct indices i and j in the array such that the absolute difference between nums[i] and nums[j] is at most t and the absolute difference between i and j is at most k. Example 1: Input: nu

8.7 JSON存储数据方式(JavaScript对象表示法) JSON JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation) 是一种存储数据的方式. 一.创建JSON对象 var gareen = {"name":"盖伦","hp":616}; 这样就创建了一个JSON 对象 JSON对象由 名称/值对组成 名称和值之间用冒号:隔开 名称必须用双引号" 包含起来 值可以是任意javascript数据

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

一.散点图stripplot( ) 与swarmplot() 1.分类散点图stripplot( ) 用法stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,jitter=True, dodge=False, orient=None,   color=None, palette=None,size=5, edgecolor="gray", linewidth=0, ax=None, **kw

一般来说,当我们的数据库的数据超过了100w记录的时候就应该考虑分表或者分区了,这次我来具体说说分表的一些方法.眼下我所知道的方法都是MYISAM的,INNODB怎样做分表而且保留事务和外键,我还不是非常了解. 首先,我们须要想好究竟分多少个表,前提当然是满足应用.这里我使用了一个比較简单的分表方法,就是依据自增id的尾数来分,也就是说分0-9一共10个表,其取值也非常好做,就是对10进行取模.另外,还能够依据某一字段的md5值取当中几位进行分表,这种话,能够分的表就非常多了. 好了,先来创建表

一.选中excel数据列如图 二.选择数据--分列 三.选择下一步,下一步,文本 四.完成 五.这样把excel导入到数据库中是以文本形式显示不会出现科学计数法

二分查找法 我们在使用一个列表的时候,往往需要找到一个元素的位置也就是它的索引,按照一般的情况,肯定是一个一个的找过去,元素多了就是一件麻烦事.. 后来就引进了一个概念:二分查找法 它是根据情况将数据分为两半,找出中间值,然后让要查找的值和它比较,逐渐缩小范围直到找到相应的值... 我目前能想到的是可以运用到数字上面,因为数字可以比较大小,当然这些数字必须是有序排列的 例如:找出下面列表中的某个元素 我们一般的查找方法 l1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,1

MySQL怎样取消错误命令 http://jingyan.baidu.com/album/546ae1851e9fd61149f28cef.html?picindex=6 mysql导入数据load data infile用法(将txt文件中的数据导入表中) http://blog.csdn.net/u014082714/article/details/53173975

最近在写一个基于Lwip协议栈的网络程序,对于一包数据,想先获得包头信息,再根据包头信息读取后面的数据,但是调用recvfrom后,发现读取后面的数据读取不到,进一步查阅发现,原来对于UDP协议,一次读取完毕后,buf中存放的数据被清除.要想从中正确读取所有的数据有两种方法: 1.知道一包数据长度,直接全部读出. 2.读取函数的参数中引入MSG_PEEK,先尝试读取一些数据,然后读出全部数据.