基于多个二进制列创建新的分类变量 - 腾讯云开发者社区

‍‍‍‍‍ ‍‍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)

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论文研读-基于变量分类的动态多目标优化算法

本文提出了基于决策变量分类的动态多目标优化算法DMOEA-DCV DMOEA-DCV将在静态优化阶段将决策变量分成两到三个不同的组，并且在相应阶段分别进行改变。...提出基于变量分类的DMOEA(DMOEA-DVC) DMOEA-DVC特点在于集合了diversity introduction, fast prediction models和decision variable...基于扰动的变量分类在静态问题中例如，在[45]-[48]中通过决策变量扰动实现了决策变量分类。决策变量扰动会产生大量个体进行分类，并成比例地消耗大量适应性评估。...值得强调的是，本文提出的分类是区分DMOP中决策变量分布（即单个最优值或多个最优最优值）的首次尝试。从搜索开始，就采用了不同的策略来采样不同的决策变量。...变量分类Decision Variable Classification 文中提出的变量分类分为两种，一种对应算法1 line 6 ,静态优化时的变量分类，一种对应算法1 line9 ,动态优化时的变量分类

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【分类+biomarkers识别】MOGONE：一种基于深度学习的多组学数据分类新算法

为了充分利用组学技术的进步，更全面地了解人类疾病，需要新的计算方法对多种类型的组学数据进行综合分析。...2021年6月《Nature Communications 》发表了一个有监督的多组学数据分析新方法：MOGONE，它是第一个利用图卷积网络（GCNs）进行组学数据学习以对新样本进行有效类别预测的有监督的多组学集成方法...因此，有监督的多组学整合方法越来越受到关注，这种方法可以识别疾病相关的生物标志物并对新样本进行预测。 MOGONE是什么？...MOGONE的功能测试研究团队通过广泛的生物医学分类应用，包括阿尔茨海默病患者分类、脑低级别胶质瘤（LGG）的肿瘤分级分类、肾癌类型分类和浸润性乳腺癌亚型分类，展示了MOGONET的功能和通用性；指出了整合多种组学数据类型的必要性...研究团队比较了MOGONET与9种现有的组学数据分类算法的分类性能，观察到MOGONET在大多数分类任务中的表现优于其他方法，唯一的例外是在LGG等级分类中，XGBoost和MOGONET的平均AUC相同

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基于EEG功能连接的多变量模式分析：抑郁症的分类研究

目前，临床上对抑郁症的诊断主要基于临床医生对患者的问卷量表调查，但是这种方法有一定的主观性。因此，研究者试图运用多种神经成像技术如EEG、MRI、MEG、PET等来实现对抑郁症的客观评价和诊断。...在这些成像技术中，EEG似乎具有得天独厚的优势，如设备价格低、时间分辨率超高等。运用EEG技术，研究者发现抑郁症患者的不同频段震荡活动以及多个脑区之间的功能连接网络等表现出不用于正常人的特征。...尽管静息态EEG研究已经证实抑郁症和健康人的脑功能网络存在统计学差异，但是，到目前为止，基于机器学习的多变量模式分析能否捕获整体的EEG功能连接模式以实现高准确率区分抑郁症患者与正常对照者还尚未可知。...此外，分类器的分类显著性采用置换检验的方法计算相应p值。...2.分类结果采用不同的分类器得到不同的分类准确度，具体如表2所示。

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抓住“新代码”的影子 —— 基于GoAhead系列网络摄像头多个漏洞分析

Author：知道创宇404实验室 Date：2017/03/19 PDF 版本下载：抓住“新代码”的影子 —— 基于GoAhead系列网络摄像头多个漏洞分析一.漏洞背景 GoAhead作为世界上最受欢迎的嵌入式...当然，各厂商也会根据不同产品需求对其进行一定程度的二次开发。 2017年3月7日，Seebug漏洞平台收录了一篇基于GoAhead系列摄像头的多个漏洞。...该漏洞为Pierre Kim在博客上发表的一篇文章，披露了存在于1250多个摄像头型号的多个通用型漏洞。...抓着这个“新代码”的影子，我们不仅分析出了漏洞原理，还通过分析结果找到了漏洞新的利用方式。由于该项目依赖的一些外部环境导致无法正常编译，我们仅仅通过静态代码分析得出结论，因此难免有所疏漏。...就这样，我们再次抓住了这个”新代码”的影子，虽然这个2004年的漏洞让我们不得不为新代码这三个字加上了双引号。

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如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

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。

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特征工程：Kaggle刷榜必备技巧（附代码）！！！

这是一个相当好玩的玩具数据集，因为具有基于时间的列以及分类列和数字列。如果我们要在这些数据上创建特征，我们需要使用Pandas进行大量的合并和聚合。自动特征工程让我们很容易。...另外，需要注意的是，增加max_depth可能需要更长的时间。处理分类特征：标签/二进制/哈希散列和目标/平均编码创建自动化特征有其好处。...这是在谈论分类特征时想到的最自然的事情，并且在许多情况下效果很好。 ▍序数编码有时会有一个与类别相关联的订单，在这种情况下，通常在pandas中使用一个简单的映射/应用函数来创建一个新的序数列。...▍二进制编码器二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。

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初学者使用Pandas的特征工程

在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...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。...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。...这就是我们如何创建多个列的方式。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。

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如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

我们为每个类别创建一个新特征，如果一行具有该类别，则其特征为 1，而其他特征为 0。此技术适用于表示名义分类特征，并允许在类别之间轻松比较。但是，如果有很多类别，它可能需要大量内存并且速度很慢。...然后，我们使用 get_dummies（）函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。二进制编码二进制编码是一种将分类特征转换为二进制表示的技术。...然后，我们创建 BinaryEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其二进制编码值。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...然后，我们创建 TargetEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并使用目标变量作为目标将列转换为其目标编码值。

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特征工程(四): 类别特征

特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。...它也可以使用通常的技术容易地扩展到多级分类将二元分类器扩展到多个类，即通过一对多优势比或其他多类标签编码。 Bin-counting的优势比和对数比比值比通常定义在两个二元变量之间。...“在这里，X是二进制变量”是Alice是当前用户“，而Y是变量”点击广告与否“。该计算使用所谓的双向列联表（基本上，四个数字对应于X和Y的四种可能组合）。表5-7. 偶然发生的用户点击事件 ?...分类变量的单热编码与二进制计数统计的说明。在实施方面，垃圾箱计数需要在每个类别之间存储地图及其相关计数。（其余的统计数据可以从中得到原始计数）。...拥有多个散列函数减轻单个散列函数内碰撞的可能性。该计划有效因为可以做出散列函数次数m，散列表大小小于k，类别的数量，仍然保持较低的整体碰撞可能性。 ?

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YOLO新成员 | CRAS-YOLO：基于 YOLOv5s 算法的多类别船舶检测与分类模型

tp=&arnumber=10035382 摘要基于卫星图像的多类别船舶检测和分类由于在军事和民用领域的重要应用而备受关注。...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。...港口监控服务已将计算机视觉用于多船/船舶图像检测和分类。基于远程合成孔径雷达（SAR）图像的可靠检测和分类方法因其在军事和民用领域的广泛应用而备受关注。...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。...最后，我们的研究结果可用于决策者开发基于卫星图像的船舶检测模型，以准确、自动地对多类船舶进行检测和分类。

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使用ML.Net和CSharp语言进行机器学习

二元分类情绪分析维基百科本节讨论的示例基于ML.Net教程中的情绪分析二进制分类场景。...文本属性本身不能被标记为“特性”，因为它包含多个“列”(在文本文件中)。这就是为什么我们需要在下面的管道中添加新的TextFeaturizer(“特性”、“文本”)行，以便将文本读入输入数据结构。...本节附带的语言检测解决方案遵循前面讨论的二进制分类示例的结构。我们有一个培训项目、一个预测项目和模型类库，它们在可执行文件之间共享。培训项目可以用来创建一个特定学习者的模型。...这就是我们如何基于一个特性输入列对文本进行多类分类。同样的机器学习方法(multiclass的二进制)也适用于多个特性输入列，我们将在下文中看到。...问题语句是创建一个接受多个浮点值(表示花的属性)的输入向量的算法，该算法的输出应该是花最可能的名称。在ML.Net中这样做需要我们创建一个包含多个列的输入映射: ?

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机器学习之预测分析模型

支撑向量机支撑向量机提供了一种基于在+ ve和-ve输出的一组样本之间找到超平面的二进制分类机制。它假设数据是线性可分的。 ?...虽然它是一个二进制分类器，它可以通过训练一组二进制分类器并使用“一对一”或“一对一”作为预测变量，容易地扩展到多类分类。 SVM根据到分割超平面的距离来预测输出。这不直接估计预测的概率。...为了确定“最近邻”，需要定义距离函数（例如，欧几里德距离函数是数字输入变量的常用函数）。基于它们与新数据点的距离，也可以在K邻居中加权投票。这里是使用K最近邻R进行分类的R代码。 ?...在树的一部分，它可以采用不同的数据类型的输入和输出变量，可以是分类，二进制和数值。它可以很好地处理丢失的属性和异常值。决策树也很好地解释了其预测的推理，因此对底层数据提供了很好的了解。...决策树的局限性在于，每个分裂点的每个决策边界都是一个具体的二进制决策。此外，决策标准一次只考虑一个输入属性，而不是多个输入变量的组合。决策树的另一个弱点是，一旦知道它不能逐步更新。

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Auto-ML之自动化特征工程

而Featuretools通过基于一种称为“ 深度特征合成 ”的方法，即通过堆叠多个特征来完成特征工程。...深度特征合成堆叠多个转换和聚合操作（在特征工具的词汇中称为特征基元），以通过分布在许多表中的数据创建特征。 Featuretools有两个主要概念：第一个是entities，它可被视为单个表。...需要注意，featuretools 是通过以下两种操作进行特征构造： Aggregations:分组聚合 Transformations:列之间计算在 featuretools 中，可以使用这些原语自行创建新特性...boruta方法通过创建由目标特征的随机重排序值组成的合成特征来确定特征的重要性，然后在原始特征集的基础上训练一个简单的基于树的分类器，在这个分类器中，目标特征被合成特征所替代。...这里，可以利用tsfresh.select_features方法进行特征选择，然而由于其仅适用于二进制分类或回归任务，所以对于6个标签的多分类，我们将多分类问题转换为6个二元分类问题，故对于每一种分类，

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AutoML之自动化特征工程

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

新的估算器支持转换多个列。...它已被新的OneHotEncoderEstimator所取代（参见SPARK-13030）。...我们使用双重存储标签，所以我们可以在回归和分类中使用标记点对于二进制分类，标签应为0（负）或1（正）对于多类分类，标签应该是从零开始的类索引：0，1，2，.......例如下面创建一个3x3的单位矩阵: Matrices.dense(3,3,Array(1,0,0,0,1,0,0,0,1)) 类似地,稀疏矩阵的创建方法 Matrices.sparse(3,3,Array...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

由于运行时专有二进制文件的许可问题，我们默认不包括netlib-java的本机代理。...新的估算器支持转换多个列。...我们使用双重存储标签，所以我们可以在回归和分类中使用标记点对于二进制分类，标签应为0（负）或1（正）对于多类分类，标签应该是从零开始的类索引：0，1，2，… 标记点由事例类 LabeledPoint...例如下面创建一个3x3的单位矩阵: Matrices.dense(3,3,Array(1,0,0,0,1,0,0,0,1)) 类似地,稀疏矩阵的创建方法 Matrices.sparse(3,3,Array...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。

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kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参

object类型的编码一般是独热编码用的较多，这里就要提一下分类变量的类型。分类变量分类变量（Categorical Variables）是指那些数据值表示不同类别的变量。...分类变量本身并没有数量上的顺序，通常用来表示某个对象或现象的类型、类别等。根据其具体的特点，分类变量可分为几种类型，且在机器学习与数据分析中，通常需要对分类变量进行编码，以便进行后续的建模和计算。...分类变量的编码方法在机器学习和数据分析中，由于大多数算法无法直接处理非数值型的数据，我们需要将分类变量转换为数值型变量。...常见的编码方法包括：（1）独热编码（One-Hot Encoding）适用范围：适用于名义型变量。原理：将每个类别转换为一个新的二进制特征列。...原理：首先将类别用整数编码，然后将这些整数转换为二进制数，最终将二进制数拆分成多个列。

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《高效R语言编程》6--高效数据木匠

tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量使用seperate()分割联合变量分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...改变列的分类 R对象的类是性能的关键，as.numeric()、data.matrix()等改变类，或者vapply(data, class,chracter(1))。...滤除行 filter() ##　键操作数据聚合基于组合变量生成数据汇总，以前称为split-apply-combine。summarize是一个多面手，用于返回自定义范围的汇总统计值。...为了提升性能，可以设置键，类似数据库的主键，方便二进制算法提取目标子集行。 ?

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【C 语言】字符串拷贝 ( 函数形参使用推荐方法 | 凡是涉及修改指针指向的操作一律创建新的指针变量执行 | 引入辅助局部指针变量 )

文章目录一、函数形参使用推荐方法二、完整代码示例一、函数形参使用推荐方法 ---- 在函数中 , 形参中的指针变量 , 不建议直接使用 ; 推荐在函数中 , 定义局部指针变量 , 接收...形参中的指针变量 , 具体操作的是函数中定义的局部指针变量 ; 直接使用 *to_tmp++ 样式的代码 , 会改变指针指向 , 有可能会导致错误 , 一旦出错 , 根本无法排查 ; 如果将...辅助局部变量 , 接收函数形参变量 ; 凡是涉及修改指针指向的操作一律创建新的指针变量执行 ; 代码示例 : /* * 实现字符串拷贝 ( 实现了模块化 ) * 将 from...指针指向的字符串拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量接收形参 char *from_tmp...拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量接收形参 char *from_tmp =

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