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使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

让我们简单看看什么是相关性，以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性 相关性是确定数据集中的两个变量是否以任何方式相关的一种方法。 相关有许多实际应用。...如果这种关系显示出很强的相关性，我们需要检查数据以找出原因。 使用Python查找相关性 让我们看一个更大的数据集，看看使用Python查找相关性有多容易。...这个数据集包含哪些电影是什么流媒体平台的数据。它还包括关于每部电影的一些不同的描述，例如名称、时长、IMDB 分数等。 导入和清理 我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据帧。...使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。...在几秒钟内，我们就可以看到输入数据的相关性，并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新的数据集。通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。

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sklearn安装教程_sklearn库的使用

Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，是机器学习中的常用第三方模块。...因此，在安装sklearn之前，需要先安装其三个依赖库numpy+scipy+matplotlib，具体安装步骤如下： 1.进入官网下载相应的模块 安装地址如下https://www.lfd.uci.edu...版本号和电脑系统 如python3.8+64位系统 numpy‑1.22.2+mkl‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl 依次对应找到相应的库，进行下载 2.将下载的文件放入到...python同路径文件夹中 随后在conda环境中进行安装 利用cmd命令打开命令框 首先将下载好的文件放入到对应python文件夹中，查找可以使用where python 打开文件夹，将下载好的文件复制到该目录的...（也没有出现问题） 最后安装完如下， 4.查看安装模块的版本，确定安装完 可以利用pip list查看安装的版本 到这里就完成安装了。

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使用Seaborn和Pandas进行相关性分析和可视化

要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。...让我们简要地看看什么是相关性，以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性？ 相关性是一种确定数据集中的两个变量是否以任何方式关联的方法。关联具有许多实际应用。...如果这种关系显示出很强的相关性，我们会想要检查数据来找出原因。 使用Python查找相关性 让我们看看一个更大的数据集，并且使用Python的库查找相关性。...导入数据和简单的清洗 我们将首先导入数据集，然后使用PANDAS将其转换为DataFrame。...使用core()方法 使用Pandas correlation方法，我们可以看到DataFrame中所有数字列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。

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特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?...你可以参考下表: 皮尔森的相关性 度量两个连续变量之间线性相关性的统计量。从-1到+1，+1为正线性相关，0为无线性相关，-1为负线性相关。 数据集:波士顿房屋房价数据集(sklearn自带)。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import...import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import...注意：不要犯年轻的ML从业人员最常见的错误之一：在非连续特征上应用PCA。我知道在离散变量上运行PCA时代码不会中断，但这并不意味着您应该这样做。

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多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）-相关系数（机器学习）sklearn

4.8.1 ✌ 删除 账户资金 4.8.2 ✌ 删除 累计交易佣金 5、✌ 总结 ---- ✌ 多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF） 1、✌ 原理： 方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量...] list(zip(list(range(1,21)),vif)) ✌ 相关性检验： 这个就不举例子，很容易的 import pandas as pd data=pd.DataFrame([[3,4]...,[4,5],[1,2]]) data.corr() 4、✌ 代码测试 说明：由于只是介绍多重相关性，所以建模的参数都为默认，只是基本结构 4.1 ✌ 导入相关库 # 画图 import seaborn...from sklearn.metrics import roc_auc_score import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...，类似于数学里面的子集这种（不过这种理解是错误的），就是两列数据存在强烈的相关性，但累计交易佣金这列数据包含的数据相对于账户资金这列数据对模型的贡献比较高 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

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python_sklearn库的使用

python_sklearn库的使用 读取数据并按比例分为训练集和测试集 import pandas as pd import sklearn.model_selection import...例如test_size=0.2，则训练集:测试集=8:2 random_state：随机数的种子。若为None，则每次生成的数据都是随机的；若为整数，则每次生成的数据相同。...使用机器学习算法训练 1.监督学习 sklearn.neighbors #近邻算法 sklearn.svm #支持向量机 sklearn.kernel_ridge #核-岭回归...LogisticRegression() #新建一个逻辑回归器 logr.fit(x_train, y_train.values.ravel()) #对训练集进行拟合 y_pred = logr.predict(x_test) #使用训练好的逻辑回归器对测试集进行预测...计算模型的评价指标 使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标，例如：准确率、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。

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python数据分析——在面对各种问题时，因如何做分析的分类汇总

人们通常认为，费用高则广告效果好，两者之间必然存在联系；但是仅仅通过主观判断没有说服力，无法证明数据之间关系的真实存在，更无法度量关系的强弱。因此，需要通过相关性分析进行数据关系的分析。...【例3】学生性别、身高、体重的相关性分析 【关键技术】 读取csv文件数据，调用pandas库的函数read_csv(); 绘制热力图，调用seaborn库的函数heatmap()。...使用sklearn.linear_model的LinearRegression模型训练模型使用fit（)方法给定x值，预测y值，使用模型的predict()方法。...决策树可视化方法:使用sklearn.tree自带的plot_tree()方法;使用Graphviz;使用pydotplus模块。...聚类分析依赖于对观测对象的相似程度的理解,不同的距离度量和相似性度量，会产生不同的聚类结果，属于非监督学习任务。

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pandas的使用

前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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6个pandas新手容易犯的错误

我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。...在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。 使用pandas自带的函数读取大文件 第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。...具体来说我们在实际处理表格的数据集都非常庞大。使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。 为什么?因为它太慢了!...因为它像sklearn一样有一个出色的用户指南，涵盖从基础知识到如何贡献代码，甚至是如何设置更漂亮的主题（也许可能就是因为太多了，所以没人看）。 我今天提到的所有错误都可以在文档中找到。...总结 今天，我们学习了新手在使用Pandas时最常犯的六个错误。 我们这里提到的错误大部分和大数据集有关，只有当使用GB大小的数据集时可能才会出现。

1.6K20

选择正确的错误度量标准：MAPE与sMAPE的优缺点

MSE，RMSE，MAE，MAPE，sMAPE…等等有大量不同的错误度量标准，每个错误度量标准都有其优点和缺点，并且涉及的案例比以前更多。那么，如何决定要为我们的项目使用哪种指标呢？...我相信回答这个问题的关键是了解这些最流行的度量标准的优势和局限性。这样，我们就可以选择最适合手头任务的度量标准。这就是为什么在本文中我将介绍我最近使用的两个度量标准。 ?...因此，MAPE将偏向于预测不足而不是过度预测的模型。 MAPE假定变量的度量单位具有有意义的零值。...因此，尽管预测需求并使用MAPE是有意义的，但当预测温度以摄氏度（不仅是那个）表示时，却没有意义，因为温度具有任意零点。 MAPE并非到处都是可微的，在将其用作优化标准时可能会导致问题。...关于有意义的零值，与MAPE相同的假设。 sMAPE在修正无边的不对称性的同时，引入了另一种由公式的分母引起的微妙的不对称性。想象两个案例。在第一个中，我们有A = 100和F =120。

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sklearn的predict_proba使用说明

（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率） 举例： 获取数据及预测代码： from sklearn.linear_model import LogisticRegression...（左边概率大于0.5则为0，反之为1） 我们来看看使用predict方法获得的结果： test_y = model.predict(test_X) print(test_y) 输出结果：[1,0,0,0...] 所以有的情况下predict_proba还是很有用的，它可以获得对每种可能结果的概率，使用predict则是直接获得唯一的预测结果，所以在使用的时候，应该灵活使用。...numpy as np from sklearn.svm import SVC X = np.array([[-1,-1],[-2,-1],[1,1],[2,1],[-1,1],[-1,2],[1,-...以上这篇sklearn的predict_proba使用说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

10.4K51

【python】sklearn中PCA的使用方法

from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数...explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。 n_components_：返回所保留的成分个数n。...拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。...实例： import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -

1.4K20

机器学习算法竞赛实战-特征工程

优化内存 python的内存回收机制：通过gc.collect来释放内存 数值类型优化：将pandas读取的数据转成numpy数组；使用不同的数值类型，比如float16,float32,float64...等 # 使用np.iinfo查看每个int类型的最小值和最大值 import numpy as np import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings...多值特征的常见处理方式：完全展开，将特征的n个属性展开成n维稀疏矩阵。使用sklearn中的CountVectorizer函数，考虑每个属性在这个特征的出现频次。...主要方法： 基于先验的特征关联性分析 基于后验的特征重要性分析 特征关联性分析 特征关联性分析是使用统计量来为特征之间的相关性进行评分；按照分数的高低来进行排序，选择部分特征。...X^2=\sum \frac{(A-E)^2} {E} 互信息法 互信息是对一个联合分布中两个变量之间相互影响的度量，也可以用来评价两个变量间的相关性。

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特征选择

那么关键的问题就是使用什么样的方法来度量 ? ，我们的目标是选取与 ? 关联最密切的一些 特征 ? 。...如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系，Pearson相关性也可能会接近 ? 。 卡方验证 经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。...在只使用 ? 中特征的情况下，利用交叉验证来得到 ? 的错误率。 从上步中得到的 ? 个 ? 中选出错误率最小的 ? ,更新 ? 为 ? 。 如果 ?...使用feature_selection库的RFE类来选择特征的代码如下： from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model...在波士顿房价数据集上使用sklearn的随机森林回归给出一个单变量选择的例子： from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit

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使用动态时间规整来同步时间序列数据

在相同的数据集中，在不同的点上发现几个差异是很常见的，这需要分别识别和纠正每一个差异。而且当使用它时，可能会无意中抵消另一个同步部分。...唯一的警告是确保数据没有空值或缺失值，因为这可能会给 DTW 的工作带来麻烦。 用于寻找对应点之间最短路径的距离度量可以是 Scipy 的距离度量模块提供的任何度量。...虽然在大多数情况下，欧几里得距离可以解决问题，但是你可能希望与其他距离进行试验以获得良好的度量。 实现 为了实现我们自己的 DTW 版本，我们将使用 Python 中的 fastdtw 库。...np import pandas as pd import streamlit as st import plotly.express as px from sklearn.metrics import.../synchronized_dataset.csv',index=False) 最后，您可以使用 Sklearn 的 r2_score 模块计算相关性分数，以比较同步前后的相关性或同步水平： correlation

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scikit-learn 1.0 版本重要新特性一览

「关键词参数」，使用「位置参数」则会直接抛出TypeError错误，以SVC为例： 2.2 新增r_regression() 在新版本中新增了sklearn.feature_selection.r_regression...2.6 为分位数回归模型新增模型性能度量指标 伴随着新的分位数回归模型，scikit-learn也顺势新增了专门用于度量分位数回归模型性能的Pinball loss系数： 2.7 模型选择新增StratifiedGroupKFold...np.matrix类型时将会直接报错： 2.11 利用feature_names_in_获取pandas数据框输入下的特征名称 当输入的特征为pandas中的DataFrame类型时，对于训练好的模型...，可以使用feature_names_in_属性获取到对应输入特征的字段名称： 2.12 绘制局部依赖图的方式变化 在我们试图对模型进行解释时，局部依赖图是一个比较经典的工具，在以前的版本中我们可以使用...sklearn.inspection中的plot_partial_dependence()来绘制局部依赖图，而在新版本中将会弃用这种方式，并且在1.2版本开始正式移除这个API，新的替代方案是使用sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay

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