读到这句话时,深有同感。迁移能力帮助我们快速了解陌生的语言,但受惯性思维的影响,容易忽视新事物的特性。所以,我的理解是:有其他语言的基础,学习新语言时,应该迁移和对比相结合。具体而言:对比着学,尽快找到感觉;注重工具之间的特性;问题导向,根据需求选择合适的工具。
我们将在已有的数十篇从主观角度对比Python和R的文章中加入自己的观点,但是这篇文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。在Dataquest,我们教授两种语言,并认为两者在数据科学工具箱中都占据各自的地位。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。事不宜
本文章旨在更客观地看待这两门语言。我们会平行使用Python和R分析一个数据集,展示两种语言在实现相同结果时需要使用什么样的代码。这让我们了解每种语言的优缺点,而不是猜想。 我们将会分析一个NBA数据集,包含运动员和他们在2013-2014赛季的表现,可以在这里下载这个数据集。我们展示Python和R的代码,同时做出一些解释和讨论。 读取CSV文件 ---- R nba <- read.csv("nba_2013.csv") Python import pandas nba = pandas.read
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
运行环境: win7、python3.6 实现功能: 对多个参数进行回归分析,得出回归方程,回归统计量P值等
太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合,而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广,但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否是显著
AIC即赤池值,是衡量模型拟合优良性和模型复杂性的一种标准,在建立多元线性回归模型时,变量过多,且有不显著的变量时,可以使用AIC准则结合逐步回归进行变量筛选。AICD数学表达式如下: A I C = 2 p + n ( l o g ( S S E / n ) ) AIC=2p+n(log(SSE/n)) AIC=2p+n(log(SSE/n)) 其中, p p p是进入模型当中的自变量个数, n n n为样本量, S S E SSE SSE是残差平方和,在 n n n固定的情况下, p p p越小, A I C AIC AIC越小, S S E SSE SSE越小, A I C AIC AIC越小,而 p p p越小代表着模型越简洁, S S E SSE SSE越小代表着模型越精准,即拟合度越好,综上所诉, A I C AIC AIC越小,即模型就越简洁和精准。
今天云朵君将和大家一起学习回归算法的基础知识。并取一个样本数据集,进行探索性数据分析(EDA)并使用 statsmodels.api、statsmodels.formula.api 和 scikit-learn 实现 简单线性回归(SLR)。
回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的。对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础。
单因素方差分析:只有一个因素A对实验指标有影响,假设因素A有r个水平,分别在第i个水平下进行多次独立的观察,所得到的实验指标数据如下:
首先是statsmodels,根据官网介绍,这是python里一个用于estimate statistical models 和 explore statistical data 的模块,经常做数据分析的小伙伴应该都不陌生
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址:http://www.icoolxue.com/album/show/113 1)python3新增特性: A: print()变化 B: 新增bytes类型,可以与str进行互换,以b字母作为前缀 C: 新增format()进行格式化处理 D: dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems(), 新增keys(), values(), it
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址:http://www.icoolxue.com/album/show/113 1)python3新增特性: A: print()变化 B: 新增bytes类型,可以与str进行互换,以b字母作为前缀 C: 新增format()进行格式化处理 D: dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems(), 新增keys(), values(), i
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来源:DeepHub IMBA,编辑:数据派THU 本文约4800字,建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合,而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广,但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略: 删除未使用的列 删除具有缺失值的列 不相关的特征 低方差特征 多重共线性 特
来源:DeepHub IMBA本文约4800字,建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。 太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合,而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广,但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一些特征。本文的目的是概述一些特征选择策略: 删除未使用的列 删除具有缺失值的列 不相关的特征 低方差特征 多重共线性 特征系数 p 值 方差膨胀因子 (VIF) 基于特征重要性的特征
如果你经常用stata写论文,会了解stata有个outreg2的函数,可以把回归的结果输出成非常规范的论文格式,并且可以把多个回归结果并在一起,方便对比。例如下图
本书中,我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间,这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决,比如普通的最小二乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是,Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一,因此读完此书,你可以探索许多工具。 本章中,我会回顾一些pandas的特点,在你胶着于pandas数据规整和模型拟合和评分时,它们可能派上用场。然后我会简短介绍两个流行的建模工具,st
注:本文是回归分析专题的第三部分,此专题是对即将于2021年5月出版的《机器学习数学基础》的补充和提升资料。
当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性,也就是说共线性的自变量提供了重复的信息。
Scikits 是小型的独立项目,以某种方式与 SciPy 相关,但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的,而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中,我们将讨论几个 Scikits 项目,例如:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
PyMC3(现在简称为PyMC)是一个贝叶斯建模包,它使数据科学家能够轻松地进行贝叶斯推断。
回归作为数据分析中非常重要的一种方法,在量化中的应用也很多,从最简单的因子中性化到估计因子收益率,以及整个Barra框架,都是以回归为基础,本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
跟Python中的pandas的用法很像,相信用过Pandas的朋友上手应该无压力
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法,很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法,而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的,其问题实际上并不出在方法上,而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时,我们就很难保证维度之间互不相关,而这些维度又都对结果产生一定影响,当一组维度或者变量之间有较强的相关性时,就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。
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)统计量。 但是,如果特征是定量的,则计算每个特征与目标向量之间的 ANOVA F 值。
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验,并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法,同时为了剔除因子时序上的自相关性,可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。
众所周知,移动通信市场已经日趋饱和,增加规模已经变得异常艰难,通信运营商互挖墙角已经成为家常便事。很多消费者,今天还是中国移动的客户,明天只要中国电信给点好处,就变成中国电信的客户,后天一看中国联通推出打折促销活动,又变成中国联通的客户,再过几天,中国移动稍微关怀一下,又重新回到中国移动的怀抱。在这样一个周而复始的拉锯战中,通信运营商耗尽了有限的营销资源,客户也没有得到实质性的好处,因为更换运营商其实也是一种消耗。此时,增强客户的忠诚度,提升公司的盈利能力,对通信运营商来说,就变得非常重要。
我们正在应对一场空前规模的流行病。全世界的研究人员都在疯狂地试图开发一种疫苗或COVID-19的治疗方法,而医生们正试图阻止这种流行病席卷整个世界。
这篇文章我们接着前一篇文章,使用Weather Underground网站获取到的数据,来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据,建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型,我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库:Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型,并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词,如果你理解起来比较费劲,建议你先google相关数据概念,有个基础的了解。
不管是为 pandas 对象应用自定义函数,还是应用其它第三方函数,都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ,是行或列,还是元素。
在机器学习中的线性回归,一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块,用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂,但它的使用是有条件的,就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用,否则生成的结果很可能是错误的。
之前看sklearn线性模型没有R方,F检验,回归系数T检验等指标,于是看到了statsmodels这个库,看着该库输出的结果真是够怀念的。。
之前两篇分别总结了因子数据的预处理和单因子测试的分层测试法,本篇总结回归测试法,相较于分层测试法,回归测试法更简洁。
转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英)
今天,在多元回归实验时,我向客户展示了标准残差与标准预测变量图SPSS可以提供的内容。这是我们通常用来评估同方差的图。我创建的补充R材料包括如何使用该程序包获得异方差一致性标准错误(HCSE)。
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures,来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后,我们可以使用模型选择策略,来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。
1、构造每一个自变量与其余自变量的线性回归模型,例如,数 据集中含有p个自变量,则第一个自变量与其余自变量的线性组合可以 表示为
核心:一个多分类自变量与另一个多分类因变量。如检验学历(低、中、高)在收入等级(低、中、高)上的差异
在查找如何使用Python实现滚动回归时,发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义,pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包,主要是对面向定量金融的现有包进行补充,如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六个模块,
Spark中,数据集被抽象为分布式弹性数据集(Resilient Distributed Datasets, RDDs)。
MLlib是Spark的机器学习(ML)库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说,它提供了以下工具:
在这篇文章中,我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误,然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的,我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子,但其基本理论与Ridge非常相似。
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