下面我们就去验证这种情况 2、windows上plsql使用userenv 先看下数据库真实的语言、地区和字符集 ? 再看下windows上NLS_LANG环境变量 ?...3、Linux上sqlplus使用userenv 首先看一下NLS_LANG为空的情况下userenv的返回值 ?...可以看到userenv('language')的返回值是AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK。这个值是怎么来的呢？从Oracle官网上看是取的默认值，如下图 ?...可以看到指定NLS_LANG之后，userenv('language')从会话中取得的语言和地区发生了变化，但是字符集仍然取得的是数据库的字符集。 4、问题：中文乱码在哪个环节产生的？...由以上分析可知，不管是什么样的客户端程序（不管是plsql还是sqlplus），在创建会话的时候字符都是取数据库本身的字符集。因此客户端程序和session的字符集不一致的时候会产生转码。
这些步骤旨在确保数据的尺度一致，有助于提高模型的性能和稳定性。 下面详细阐述为什么以及何时需要进行数据标准化或归一化： 为什么需要数据标准化或归一化？...使用基于距离的算法： 如果你的回归算法是基于距离的，如K最近邻（K-Nearest Neighbors），那么尺度不一致会导致距离计算的不准确性。在这种情况下，标准化或归一化是必要的。...在这种情况下，数据标准化或归一化有助于加速收敛过程，确保算法更快地找到最优解。 如何进行数据标准化或归一化？ 标准化（Z-score标准化）： 将每个特征的值减去均值，然后除以标准差。...总体而言，当数据关系非线性时，多项式回归和变换方法是常见的处理手段，但在使用它们时需要谨慎选择并进行适当的模型评估。 # 缺失数据的处理 读者问：“在我的数据集中有一些缺失值。...模型系数的p值 作用： p值用于检验一个模型系数是否显著不同于零，也就是该变量对响应变量是否有显著影响。 原理： 在假设检验中，p值表示在零假设成立的情况下，观察到当前统计量或更极端统计量的概率。
p=22849 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。...然而对于某些研究目的，我们可能需要一个恒定的内样本。下图展示了这样一种情况。在这种情况下，在每次迭代中，我们在系列的末尾增加一个观察值，并从系列的开始删除一个观察值（深灰色单元）。...plot(Values1) 在这个例子中，来自不同来源的预测结果是相互接近的。这是因为数据是平稳的，模型是相当稳定的。 如果我们看一下返回的矩阵，我们会注意到它们包含缺失值。...这是因为在默认情况下，保留样本被设置为非常数。内样本也被设置为非常数，这就是为什么模型在每次迭代时都会对增加的样本进行重新估计。我们可用修改这一点。...但是如果你需要将不同的模型应用于不同的时间序列呢？我们会需要一个循环。在这种情况下，有一个简单的方法来使用滚动预测。现在引入几个时间序列。 对于这个例子，我们需要一个返回值的数组。
这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？ 答：这个问题给了你足够的提示来开始思考！...公式R² = 1 – ∑(y – y´)²/∑(y – ymean)²中的y´是预测值。 当有截距项时，R²值评估的是你的模型基于均值模型的表现。...在没有截距项（ymean）时，当分母很大时，该模型就没有这样的估值效果了，∑(y – y´)²/∑(y – ymean)²式的值会变得比实际的小，而R2会比实际值大。...问15：在分析了你的模型后，经理告诉你，你的模型有多重共线性。你会如何验证他说的是真的？在不丢失任何信息的情况下，你还能建立一个更好的模型吗？...在随机森林算法中，用了多于需求个数的树时，这种情况会发生。因此，为了避免这些情况，我们要用交叉验证来调整树的数量。 问24：你有一个数据集，变量个数p大于观察值个数n。为什么用OLS是一个不好的选择？
然后，在样本中估计模型，并使用一些误差指标来评估其预测性能。 如果这样的程序只做一次，那么这被称为 "固定原点 "评估。然而，时间序列可能包含离群值，一个差的模型可能比更合适的模型表现得更好。...然而对于某些研究目的，我们可能需要一个恒定的内样本。下图展示了这样一种情况。在这种情况下，在每次迭代中，我们在系列的末尾增加一个观察值，并从系列的开始删除一个观察值（深灰色单元）。...plot(Values1) 在这个例子中，来自不同来源的预测结果是相互接近的。这是因为数据是平稳的，模型是相当稳定的。 如果我们看一下返回的矩阵，我们会注意到它们包含缺失值。...这是因为在默认情况下，保留样本被设置为非常数。内样本也被设置为非常数，这就是为什么模型在每次迭代时都会对增加的样本进行重新估计。我们可用修改这一点。...但是如果你需要将不同的模型应用于不同的时间序列呢？我们会需要一个循环。在这种情况下，有一个简单的方法来使用滚动预测。现在引入几个时间序列。 对于这个例子，我们需要一个返回值的数组。
值，分 类器需要尽量在“更有把握”时才把样本预测为正样本，但此时往往会因为过于保 守而漏掉很多“没有把握”的正样本，导致Recall值降低 P-R曲线 问题：平方根误差的“意外” RMSE能够很好地反应回归模型预测值与真实值的偏离程度...但在实际问题中，如果存在个别偏离程度非常大的离群点时，即使离群点数量非常少，也会让RMSE指标变得很差 解决方案： 离群点是“噪声点”，过滤 不是噪声点，进一步提高模型的预测能力，将离群点产生的机制建模进去...余弦相似度在高维情况下依然保持“相同时为1，正交时为0，相反时为-1”的性质。而欧式距离的数值则受维度的影响，范围不固定。 若向量模长经过归一化，则使用余弦相似度和欧式距离有单调的关系。...问题：在自助法的采样过程中，对n个样本进行n次自主抽样，当n趋于无穷大时，最终由多少数据从未被选择？...这种方案可以降低所需的时间和计算量，但由于目标函数一般是非凸的，所以很可能会错过全局最优值。
不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示结果也不同，例如，数据库中是Null，Python返回对象是None，Pandas或Numpy中是NaN。...不处理 在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。这种思路主要看后期的数据分析和建模应用，很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段可以不做处理。...在这种情况下，假如原本数据采集时没有采集到数据，字段的值应该为Null，虽然由于在建立库表时设置了默认值会导致“缺失值”看起来非常正常，但本质上还是缺失的。对于这类数据需要尤其注意。...大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是噪音而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但在以下几种情况下，我们无须对异常值做抛弃处理。 1....但当所有商品类别的值重构或升级时（大多数情况下随着公司的发展都会这么做），原有的商品可能被分配了类别中的不同值。如下表所示展示了这种变化。 ?
分类算法的大体有三个过程：训练、评估和调优。 训练是有监督学习算法分析和推理训练数据，使得算法可以产生输出结果的过程。...逻辑回归模型的假设是： Logistic函数当z趋近于无穷大时，趋近于1；当z趋近于无穷小时，趋近于0。...模型的返回值始终处在0和1之间，其实也就是表示数据属于某一个分类的概率，例如： 这里选择0.5作为阈值，只是一般的做法，在实际应用中，可以根据实际情况选择不同的阈值。...在分类较多的属性值上效果不佳 RandomForestClassifier 评估分类模型 当我们完成了一个模型的训练之后，我们需要知道这个模型的性能如何。...在sklearn中的metrics包下已经包含了各个指标的计算公式，所以当模型训练完成后，使用测试集验证模型时可以直接使用此包下方法，返回结果即是相关指标的数值。
非线性回归的一个问题是它以迭代方式工作：我们需要提供模型参数的初始猜测值，算法逐步调整这些值，直到（有希望）收敛到近似最小二乘解。根据我的经验，提供初始猜测可能会很麻烦。...然而，考虑到一阶导数为： 它测量了在 X 增加一个单位时 Y 的增加/减少。我们可以看到这种增加/减少不是恒定的，而是根据 X 的水平而变化。...虽然这不是高效的方法，但在某些情况下，我发现自己需要使用 'nls()' 或 'drm()' 函数进行多项式拟合。 凹/凸曲线 让我们进入非线性领域。...渐近回归模型描述了有限增长，其中当X趋于无穷大时，Y趋近于一个水平渐近线。...逻辑曲线 逻辑曲线来源于累积逻辑分布函数；曲线在拐点处对称，并可以参数化为： 其中，d 是上渐近线，c 是下渐近线，e 是在 d 和 c 之间产生响应的 X 值，而 b 是拐点附近的斜率。
不适用于非独立的数据：线性回归对观测数据之间的独立性假设，在面对非独立数据时可能会产生不准确的结果。...选取k值过大或过小都可能会对KNN算法的性能产生影响： 1. k值过小：当k值较小时，模型会更加复杂，容易受到噪声数据的干扰。...SVM为什么会对缺失值敏感？实际应用时候你是如何处理？ SVM模型对于缺失值敏感的原因是因为SVM的训练过程中需要计算样本间的距离或相似性，而缺失值会导致距离的计算出现问题或者影响相似性的衡量。...如果数据中存在缺失值，直接使用SVM模型可能会导致不准确的结果或产生错误的分类。 在实际应用中，可以采取以下几种处理缺失值的方法来处理SVM模型： 1....需要根据具体情况选择适合的方法来处理缺失值，并通过交叉验证等方法评估模型在处理后的效果。 SVM为什么可以分类非线性问题？
Python的nan，NaN，NAN在Python编程中，我们经常遇到表示缺失或无效数据的情况。为了解决这种问题，Python中提供了特殊的浮点数表示：nan、NaN和NAN。...例如，nan + 1、nan * 2的结果都是nan。动态性质：在很多情况下，nan在运算中会“传染”给其他值。...合理使用这些特殊值，能够帮助我们更好地处理缺失数据和无效计算的情况。当涉及到数据处理和分析时，nan（Not a Number）是一个常见的特殊值。它可以表示缺失数据、无效数据或无法计算的结果。...下面是一些常见的类似表示无效或无法定义结果的特殊值：Infinity（无穷大）：Infinity或Inf用于表示正无穷大。在数学中，当一个数除以0时，结果是无穷大。...在Python中，None被视为一个特殊的对象，用于表示缺失的或无效的数据。它不属于任何数据类型，相当于“空”。在进行条件判断或者处理缺失数据时，经常用到None。
在已知模型的情况下，可以利用动态规划的方法（动态规划的思想是无模型强化学习研究的根源，因此重点阐述）解决马尔科夫决策过程。第3章，阐述了两种动态规划的方法：策略迭代和值迭代。...状态值函数和行为值函数的计算实际上是计算返回值的期望（参见图4.2），动态规划的方法是利用模型计算该期望。在没有模型时，我们可以采用蒙特卡罗的方法计算该期望，即利用随机样本估计期望。...当要评估智能体的当前策略时，我们可以利用策略产生很多次试验，每次试验都是从任意的初始状态开始直到终止，比如一次试验（an episode）为 ? 计算一次试验中状态处的折扣回报返回值为 ?...然而，被积函数的概率分布往往很难求得、或很奇怪，因此没有与之相似的简单采样概率分布，如果使用分布差别很大的采样概率对原概率分布进行采样，方差会趋近于无穷大。...所对应的轨迹概率分布为 ? ，因此利用行动策略 ? 所产生的累积函数返回值来评估策略 ? 时，需要在累积函数返回值前面乘以重要性权重。 在目标策略 ? 下，一次试验的概率为 ? 在行动策略 ?
此外，在不同日子电影观众观看的电影名的还有空白。 ? 在清理数据时，数据分析师将与该领域的专家密切合作。他可能会问这样的问题：“为什么观看电影名的位置会缺少值？...这就确保了模型的预测不会因为受到可见的数据影响而产生偏见。有时，甚至会保留一部分数据不发送给数据科学家，以确保不会出现偏见。 当评估模型时，会显示30％的数据修剪我们试图预测的标签。...模型预测后，我们就会将预测值与实际值进行比较：无论消费者是否违约。 在评估模型的性能时，必须对几个因素进行评估。我们不能简单地对模型做出正确预测的次数进行评分。...但通常情况下，总会有改善的空间。就像当我们学习生活中的新技能一样，比如拳击或弹钢琴一样，我们的表现总是有改进的空间。 如果我们模型的性能很差，我们会回到第二阶段，甚至第一阶段。...发生这种情况时，我们重复第3阶段，并在部分数据上训练新模型，然后在第4阶段评估我们的新模型的性能。然后，我们又回到了这里。
这种回归技术类似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。 为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归？ 我们现在知道它仅在我们的因变量是二元的而在线性回归中该因变量是连续时使用。...我们知道概率可以在 0 和 1 之间，但是如果我们使用线性回归，这个概率可能会超过 1 或低于 0。 Sigmoid函数 为此，我们最好有一个函数将任何实际值映射到 0 和 1 之间的区间内的值。...它只是衡量模型在估计 x 和 y 之间关系的能力方面的错误程度。当我们考虑成本函数时，首先想到的是经典的平方误差函数。 ...现在，如果预测概率接近 1，那么我们的损失会更小，当概率接近 0 时，我们的损失函数会达到无穷大。...依靠混淆矩阵来评估模型的准确性有什么缺点？
每次在基于验证集表现微调模型超参数时，验证集上的信息会泄露到模型中。...这种情况很容易辨别：如果划分数据时每次打乱划分的结果，导致最终评估结果差异性很大时。K折验证和迭代K折验证能处理这种问题。 K折验证 将数据分成K份，每份数据量相同。...然后模型会自动学习到0表示缺失值，然后会忽略0. 注意如果模型的训练数据没有缺失值，而测试集有缺失值，模型并不能学到忽略0取值。...这种情况下，你应该手动生成有缺失值的训练样本:多次复制训练集，丢弃部分数据集中可能缺失的特征。...每次使用验证集上的表现调整模型时，验证集的信息会泄露到模型中。重复几次是无伤大雅的；但重复次数过多，最终会导致在验证集上模型过拟合，评估结果不可信。
当河流水位过程线的上升和下降阶段导致相同河流高度的不同流量时，就会发生不稳定流。由此产生的受滞后影响的评级曲线将呈现为一个循环而不是一条线。...非线性优化方法搜索参数组合以最小化目标函数（在这种情况下为残差 SSE）。彼得森 应用 Nelder-Mead 算法求解琼斯公式。扎关 使用广义减少梯度和遗传算法提出非线性优化方法。...然而，阿斯奎斯、鲁塞尔和弗拉贝尔 提供了在德克萨斯州应用时用于流域面积比的 ϕ 的经验估计值。有了可用的短期流量记录，可以使用排水面积比方法评估各种流量仪表的性能。...此外，广义加性模型可以拟合具有非正态分布的误差分布的因变量。然而，与线性或多元线性回归相比，广义加性模型由于缺乏单一模型系数而更难以解释。...nls_multstart 将使用多个 ##起始参数和模型选择查找 ##全局最小值 stlower stupper ##适合nls rc<- nls(jorm, suors
这种方式有助于保持模型的鲁棒性，但可能会引入偏差。 2. 使用其他特征进行推断填充：另一种处理缺失值的方式是使用其他特征值对缺失值进行推断填充。...在训练阶段，可以使用其他特征的平均值、中位数、众数等统计量或一些更复杂的算法来填充缺失值。在预测阶段，也可以使用相同的方法来填充缺失值。这种方式可以减少缺失值对模型的影响，但可能会引入噪声。...特征重要性评估：决策树可以通过分裂节点时的特征重要性评估，帮助我们了解哪些特征对于分类的贡献最大。线性模型或KNN难以提供这种特征重要性的信息。 4....在xgboost中，当处理训练数据时，它会将缺失值所在的特征分为两个方向分支，一个是缺失值方向，一个是非缺失值方向。这样，模型在节点分裂时就可以同时考虑缺失值和非缺失值。...为什么？ k-means对异常值是敏感的。在k-means算法中，异常值的存在可能会对聚类结果产生较大的影响，导致聚类中心偏移或聚类结果不准确。
重采样后，该过程会生成性能测量的配置文件，可用于指导用户选择应选择哪些调整参数值。默认情况下，该函数会自动选择与最佳值相关的调整参数，尽管可以使用不同的算法。...虽然在调用train之前设置种子可以保证使用相同的随机数，但在使用并行处理时不太可能是这种情况（取决于利用的是哪种技术）。...该 预测器的_k 个_训练集值的平均值 用作原始数据的替代。在计算到训练集样本的距离时，计算中使用的预测变量是该样本没有缺失值且训练集中没有缺失值的预测变量。...另一种方法是使用训练集样本为每个预测因子拟合一个袋状树模型。这通常是一个相当准确的模型，可以处理缺失值。当一个样本的预测器需要估算时，其他预测器的值会通过袋装树进行反馈，并将预测值作为新值。...这些函数的主要问题与从最简单到复杂的模型排序有关。在某些情况下，这很容易（例如简单的树、偏最小二乘法），但在这种模型的情况下，模型的排序是主观的。
在解释机器学习模型时，将每个特征视为合作博弈中的一个参与者是很自然的。然而，我们必须定义每个特征的存在或缺失的含义。...在这种情况下，合作博弈通常被定义为在该分布上预测结果 的期望值，或者表示为： 。...例如，如果在缺失身体质量指数（BMI）时引入体重特征，则条件Shapley值只会考虑给定已知体重值的BMI值（即“在流形上”的值）；因此，如果模型依赖于BMI而不依赖体重，我们仍然会观察到引入体重会影响模型输出的条件期望...然而，在实践中，这种经验估计方法效果不佳：在存在连续特征或大量特征的情况下，匹配的行数可能过低，导致估计结果不准确且不可靠。...总的来说，这些针对特定模型的方法通常比模型无关的方法快得多，但其高偏差可能会根据特定的模型和数据集而产生问题。 结论 在综述中，作者描述了许多生成Shapley值的算法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
