1，问题与思考：网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度，地区是否存在关系？ 如果存在，关系强度有多大？...拟合合优度检验使用的统计量： 2，具体案例分析 第一步：提出假设 Ho:满意度与地区独立 H1:满意度与地区不独立 第二步：计算期望频数和检验统计量： 要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立...，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。...，合计的出统计量的值。...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 创建新的变量。...下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法 # 方法一 # 我们在R中使用符号$来提取数据框里的变量 mydata$sum 的变量，...它是由原来的两个变量（x1和x2）相加所得 mydata$mean 的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）取平均值后所得...# 方法二 # 我们先将要操作的数据框用attach()函数固定 # 这种方法就不比使用$来提取数据框里的变量了 # 但在数据框中新建的变量，应使用$符号来指定该变量需添加到数据框中 attach...# 接下来的参数就是操作公式 # 公式左边是新变量名 # 公式右边是具体的操作 mydata <- transform( mydata, sum = x1 + x2, mean = (x1 + x2)
全局变量可以在定义它的文件中使用，其作用域是从它的定义处开始到变量所在文件的末尾。...a : b; // 形参a、b作用范围只在max函数里 return (c); } image.png 变量的存储类别 1.动态存储方式与静态存储方式 从变量的作用域(即从空间)角度来分，可以分为全局变量和局部变量...因此这类局部变量称为自动变量。 函数中的形参和在函数中定义的变量(包括在复合语句中定义的变量)，都属此类。 用关键字auto作存储类别的声明。...，它的作用域是从变量的定义处开始，到本程序文件的末尾。...总结 1.从作用域角度分，有局部变量和全局变量。它们采用的存储类别如下: 局部变量包括: 自动变量、静态局部变量、寄存器变量。 全局变量包括: 静态外部变量、外部变量。
C++静态存储方式 在上一节小林讲过，作用域从空间的角度来分析的，分为全局变量和局部变量，在这一节中，小林带着你学习变量的另一种属性，变量在内存中的存在期间，也就是存储期。 ...存储期可以分为静态存储期和动态存储期，静态存储方式是指在程序运行期间，系统对变量分配固定的存储空间；动态存储方式则是在程序运行期间，系统对变量动态地分配存储空间。 ...内存中的供用户使用的存储空间可以分为三部分： 程序区 静态存储区 动态存储区 全局变量全部存放在静态存储区中，在程序开始执行时给全局变量分配存储单元，程序执行完毕就释放这些空间,在程序执行过程中它们占据固定的存储单元...函数中的自动变量。 函数调用时的现场保护和返回地址。 动态存储在函数调用开始时分配动态存储空间，函数结束时释放这些空间。在程序执行过程中，这种分配和释放是动态的。...在C++中还有存储类别的属性，具体包含4种： 自动auto 静态static 寄存器registe 外部extern 根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和存储期。
机器学习 Author：louwill Machine Learning Lab 在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。...机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...但其仅在类别特征内部取值是有序的情况才好使用，即类别特征取值存在明显的顺序性，比如说学历特征取值为高中、本科、硕士和博士，各学历之间存在明显的顺序关系。...目标变量编码：Target Encoding Target Encoding就是用目标变量的类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计的方法来对类别特征编码。...但在实际操作时，直接用类别均值替换类别特征的话，会造成一定程度的标签信息泄露的情况，主流方法是使用两层的交叉验证来计算目标均值。
此外，引入了多模态特征融合来增强视觉-语言通信，使新颖类别可以明确地从训练有素的相似基础类别中获得支持。为了避免类别混淆，提出了一种语义感知最大间隔损失，自适应地应用于超出相似类别的间隔。...在Faster R-CNN中，提取区域建议，并将其传递给框分类器和框回归器以生成类别标签和准确的框坐标。以往基于微调的Few-shot目标检测方法简单地通过随机初始化来扩展分类器，以泛化到新颖类别。...然而，语义嵌入中包含的类间相关性也可能导致相似基类和新类之间的类别混淆。为了避免这种情况，论文提出了一种基于语义感知的最大间隔损失，根据它们的语义关系在两个类别之间应用自适应边界。 ...论文用冻结的语义嵌入替换线性分类器。因此，新类别可以从训练良好的相似基类中学习。然而，如果两个类别之间的语义关系非常接近，这也可能造成混淆。...因此，论文在交叉熵损失上添加一个自适应边界，将可能混淆的类别彼此分开。从数学上讲，语义感知最大间隔损失计算如下。
我们进一步提出了一种新的多类船检测，称为CRAS-YOLO，它由卷积块注意力模块（CBAM）、感受野块（RFB）和基于YOLOv5s的自适应空间特征融合（ASFF）组成。...目前流行的目标检测算法有两种类型。一种是基于区域推荐的两阶段目标检测算法，其中代表性的方法有基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、Fast R-CNN和Faster R-CNN。...因此，我们在研究中，基于FusarShip数据集和HAISI-1卫星拍摄的海面远程合成孔径雷达（SAR）图像的组合，生成了一个新的数据集，称为Artificial-SAR-Vessel数据集。...图15a和15b分别显示了CRAS-YOLO和YOLOv5s在各个类别中的精度-召回曲线。从图15a和b中可以看出，CRAS-YOLO模型在货物、疏浚、捕鱼和油轮等4个类别中的表现优于YOLOv5s。...结论 基于YOLOv5s算法的新型多类别船舶检测与分类模型不仅可以检测船舶位置信息，还可以检测船舶类别/类型，如货船、挖泥船、拖船、渔船和油轮。
其中，geodetector包是地理探测器模型的原作者团队开发的，其需要保证输入的自变量数据已经全部为类别数据；其具体操作方法大家可以参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包。...首先，如果大家输入数据中的自变量数据具有连续变量，需要将其转换为类别变量；gdm()函数可以实现连续变量的离散化方式寻优与自动执行。...，一直到10类，从其中找到最优结果对应的类别数量。 ...+相连接；第二个参数表示自变量中的连续变量，程序将自动对这些连续变量加以离散化方法寻优与执行；第三个参数表示存储自变量与因变量数据的数据框（Data Frames）格式的变量；最后两个变量，即为前面我们选择的离散化方法与类别数量...至此，我们就完成了基于R语言中的GD包，依据多张栅格图像数据，实现类别变量的自动离散化，并进行地理探测器（Geodetector）操作的完整流程。
今天介绍一个新的绘制基线表的包——compareGroups包。 ---- 目 录 1. 安装和加载R包 2. 加载数据集 3. 描述总研究人群(overall列) 4....安装和加载R包 compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。 在使用之前先安装和加载R包。...method中的数字解释：1表示指定连续变量为正态分布；2表示指定连续变量为非正态分布；3表示将连续变量指定为分类变量；NA表示变量自动执行Shapiro-Wilks检验来确定是正态分布还是非正态分布。...这里的编码不区分大小写，no/No/NO结果是一样的。 6.2 连续变量OR/HR值计算 连续变量也是可以计算OR或HR值的，默认情况下，连续变量每增加一个单位，计算OR/HR。...调整输出结果 7.1 隐藏分类类别结果 在上面的输出的基线特征表中，默认二分类变量、多分类变量的各类别水平的结果都输出来。
在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...正如预期的那样，该列的每个子类别的观察分布大致相等。 cut() ： cut函数还用于离散化连续变量。...我们已经成功地使用了lambda函数apply创建了一个新的分类变量。 用于频率编码的value_counts() 和apply() 如果名义分类变量中包含许多类别，则不建议使用独热编码。...在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。 用于基于日期和时间特征的Series.dt() 日期和时间特征是数据科学家的金矿。...它取决于问题陈述和日期时间变量（每天，每周或每月的数据）的频率来决定要创建的新变量。 尾注 那就是pandas的力量；仅用几行代码，我们就创建了不同类型的新变量，可以将模型的性能提升到另一个层次。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
作者：陈颖祥、杨子晗 编译：AI有道 数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。...这样的优势是，独热编码生成的所有布尔值变量的chi2值之和将等于原始变量统计意义上的卡方统计量。 举个简单的例子，假设一个变量I有0，1，2两种可能的值，则独特编码后一共会产生3个新的布尔值变量。...# 首先，先统计每一个类别下出现的观测数，用于创建列联表 obs_df = sample_raw.groupby(['Type','Output']).size().reset_index() obs_df.columns...，y为类别变量 # 不满足chi2的使用条件 # 将连续变量变为布尔值变量以满足chi2使用条件 # 不妨利用其是否大于均值来生成布尔值（仅作为演示用） X = X > X.mean(0) #...但若特征为连续变量，则我们可以使用ANOVA-F值。ANOVA F统计量的零假设是若按目标变量（类别）分组，则连续变量的总体均值是相同的。
在之前的文章R语言GD包实现栅格图像地理探测器与参数离散化方法寻优中，我们介绍了基于R语言的GD包，实现地理探测器的详细方法——当时在进行前面这一篇文章所述操作的过程中，我暂时没有遇到莫名运行报错、失败的问题...2.2 减少类别数量 其次，同时发现有的时候将连续变量离散化参数中的discitv，也就是类别的数量适当调小，也会解决一些报错。...如下图所示，可以看到我这里某一列连续变量的值，很多都是完全一样的；那么在此时，如果我们的样本数过少，就可能导致这一个连续变量最多也只有2到3个不一样的数值；此时，我们在对其加以离散化的时候，肯定也就只能分为...，例如先用optidisc()函数执行连续变量的自动离散化，随后执行gd()函数获得q值。...包，大家可以参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包。
以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。...首先，从当前工作路径导入数据文件‘bmtcrr.csv’。（可以找我们的工作人员领取。）...$ 来源：干预类型，因素变量，2个类别：“ BM + PB（骨髓移植+血液移植）”，“ PB（血液移植）”。 $ ftime：时间变量，连续变量。 首先，进一步处理数据集bmt中的变量。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
2.3 特征编码的理论介绍 我把特征的类型分为五种： 自己写了一个函数 ，放在工具箱 reportgen 中用来识别变量的类型 输出如下： 特征编码的对象包含因子变量和连续变量，对于连续变量，主要有如下几种方式...它们最大的区别是，pandas默认只处理字符串类别变量，sklearn默认只处理数值型类别变量(需要先 LabelEncoder ) 2.3.6 WOE编码 在第一节中我们介绍了总体发生比率和信息比率：...2.4 特征编码 LendingClub 的数据类型很多，理论上讲它的特征编码有很多种组合方式，比如 因子变量哑变量,连续变量标准化 因子变量WOE编码，连续变量标准化 连续变量离散后再WOE编码，同时因子变量...，也可以用衍生的V相关系数来筛选： 其中R代表列联表的行数，C代表列联表的列数。...2.5.3 Wrapper：递归特征消除法 递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
3、连续变量 在连续变量的情况下，我们需要了解变量的中心趋势和分散，使用各种统计度量可视化方法进行测量，如下所示 ?...Data_exploration_31.png 4、分类变量 对于分类变量，我们可使用频率表来了解每个类别的分布，也可以读取每个类别下的值的百分比，也可以使用每个类别的Count和Count％来衡量。...5、双变量分析 双变量分析的主要目的是发现两个变量之间的关系。可以对分类和连续变量的任何组合执行双变量分析。...4: 求a × b, a平方和b平方的和 Step 5: 如5的公式 7、Categorical&Categorical 双向表：我们可以通过创建一个计数和计数％的双向表来开始分析关系，行表示一个变量的类别...，列表示另一个变量的类别，如图。
（2）随机森林在过程中独立生成大量的决策树，并在结束阶段，基于平均或者多数原则实现树的合并获得最终模型。...考虑到大多数文献中使用ABT的重点都是解释变量的效应，很少用作预测模型来使用，因此下文只展示如何通过ABT评估变量的重要性。 ABT中，响应变量可以是连续变量，也可以为类别变量。...当响应变量为连续变量时，ABT执行了回归的功能，返回的结果代表了解释变量对响应变量数值改变程度的相对贡献。...当响应变量为类别变量时，ABT执行了分类的功能，返回的结果代表了解释变量对区分已知分类差异的相对重要性。 下文所使用的示例数据来自De'ath（2007）文章中的补充材料1。...为了能正常运行gbmplus包，上文使用了一个早期版本的R（v2.7），然而若在2.7版本的R中安装新包（如ggplot2）就特别难受……例如，白鱼同学选择将上述结果导出，然后打开平时最常使用的3.6版本的
以上列举了四种变量筛选方法，此外还有很多其他变量筛选方法，比如根据模型参数：决定系数R^2，AIC，似然比对数、C-Statistics等等。...我们写这篇文章的目的也不在于讨论孰优孰劣，只有基于客观条件的最合适研究人员的选择才是好的，因此，根据实际情况选择最合适的筛选变量方法才是本文的目标。 ?...01 连续变量 对于连续变量，有一个很好的处理方法可供参考。如果变量与结果之间的关系是线性的，则可以在回归公式中包含连续变量。...如果我们想把因子从每1个单位改为100个单位，它会是原来的100倍，我们只需要将原始变量除以100，然后将其包含到模型中即可。类似地，如果我们想将因子从1个单位改为0.1个单位，它将是原来的1/10。...它不同于无序多类别变量。有序多类别变量呈现单调递增或递减。当Logistic回归模型中存在有序的多类别变量时，不建议将这些变量直接作为连续变量引入，除非每单位变化会导致相同的风险比变化。
朴素贝叶斯（Naive Bayesian）算法入门摘要：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。...P(C)表示类别的先验概率，P(X|C)表示在类别C下特征向量X的概率，P(X)表示特征向量X的概率。 为了进行分类，我们只需要计算后验概率最大的类别即可。3....因为朴素贝叶斯算法基于特征条件独立性假设，而在数据不平衡情况下，模型容易偏向于样本较多的类别。对连续变量的处理： 朴素贝叶斯算法通常假设特征是离散的，对于连续变量，需要将其离散化处理。...类似的分类算法包括：高斯朴素贝叶斯算法（Gaussian Naive Bayes）： 针对连续变量特征，使用高斯分布估计特征的概率分布，而不需要进行离散化处理。...相比于朴素贝叶斯，它可以更好地处理连续变量，但仍然假设特征之间独立。决策树算法（Decision Tree）： 基于树形结构，通过一系列的判断节点对样本进行分类。
Seaborn作为一种流行的Python可视化库，提供了基于Matplotlib的更高级的API封装，而且针对EDA做了专门的优化，从而使得数据探索分析更加简单，功能也非常强大。...本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...hue列需要是离散变量，含义是将x列(离散变量)的每个组别根据类别变量hue，再次进行分组，分组后用不同的颜色来表示。 palette：调色板名称，支持列表或字典，用于hue变量的不同级别的颜色。...绘图说明： 图1：单变量tip的箱型图； 图2：按类别变量time分组后的箱型图； 图3：根据smoker类别变量，对图2中每组再次分组的结果，共有4组箱型图。...参数说明： x,y 都需要是连续型变量。 hue,style和size最好是传入类别型变量，因为要根据这些分类字段对前面的每个组进行更细粒度的分组表示。
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