作者 l 萝卜 正式开始建模与处理数据前，对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要，本文将围绕变量探索，展示分类、连续变量，以及两种类型变量结合的探索方法，并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作...，以房价分布为例 02 两个连续变量 绘制散点图等关系图进行探索，以探寻房屋面积与价格的关系为例 03 连续变量 + 分类变量 01 一个分类 + 一个连续 groupby 分组...+ 描述性统计分析，制造出分类变量下每类的单一的连续变量相当于求分类后的每类的统计量，groupby 后面不跟统计量的代码没有意义 分类箱型图，柱形图等，两坐标轴中一个为分类变量，另一个为连续变量 统计量是样本的数值概要...与列索引 columns，然后再将连续变量的统计量如 mean，medium 等放入数据框内部。...04 小结 本文以常见的房价数据集为例，展示了探索分类变量与连续变量的方法，涉及了一些细节数据可视化操作；交叉表，数据透视表，频数统计，分组统计等 Pandas 数据处理操作。
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 ?...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。...一般通过Pearson Correlation 来计算，缺点是：只可以确定线性相关性。非线性关系，可以采用互信息法，互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些。...卡方检验：计算方法可以参考前面文章 确定自变量和因变量的相关性 p值为0：表示两个变量是相关的 p值为1：表示两个变量是独立的 7、Categorical&Continuous 在探索分类和连续变量之间的关系时...T检验与Z检验非常相似，但用于当两个类别的观察次数小于30时，方差分析用于评估两个以上组的平均值是否在统计学上不同。 下篇再接着介绍。
[深度概念]·多标签分类与多分类的通俗理解 想到了一个很恰当比方 其实类似与多选题与单选题的问题 多分类(单选题)就是选出最大正确概率的选项 多标签(多选题)需要判断每个选项是否正确 也不难理解多分类需要用...softmax激活使得每个选项转化为概率 而多标签分类使用singmod转化为多个二分类问题 多标签的难点也类似于多选题对于单选题的难度
相关性默认指的是线性相关关系。...语义上来讲，独立是指变量之间完全没有关系，但是不相关则仅要求变量之间没有线性关系，因而独立的要求更高，独立的变量一定是不相关的，但是不相关的不一定是独立的，即独立是不相关的充分不必要条件。...举例说明：X,Y均匀分布在单位圆上，因为是圆是对称的，画一条线性回归的线，线的斜率可以为任意值且均匀分布。所以X和Y是不相关的，但是X，Y不是独立的，因为X、Y的取值对彼此有决定性影响。
一 相关性分析 1.1 Pearson相关系数 度量两个连续变量之间的线性相关程度，需要两个变量的标准差都不为零。...变量是成对的等级评定，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料。...，求相关性系数。...可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数 也是一种非参数的等级相关度量，类似Spearman相关系数。对象是分类变量。...其中的x和y为要检验相关性的变量，alternative指定进行双侧检验或单侧检验（取值"two.side"、"less"或"greater"），method指定计算的相关类型（"pearson"、 "
4、相关性和协方差 相关性和协方差是描述数据集中两个变量之间关系的两种度量。 相关性：相关性衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。...与相关性不同，协方差不衡量关系的强度，其值不受约束，因此比相关性更难解释。 这两个度量对于理解数据中不同变量之间的关系至关重要，这有助于预测建模和其他统计分析。...直方图：直方图是数据集分布的图形表示。它是对连续变量概率分布的估计。直方图通过指示位于值范围内的数据点数量（称为箱）来提供数字数据的直观解释。...这些图形方法允许快速、直观地理解数据，使它们成为数据分析的宝贵工具。 7、交叉制表 交叉表是一种常用的分类汇总数据的方法。它创建了一个显示变量频率分布的列联表。...通过交叉表可以观察两个或多个分类变量之间关系的统计显着性。 交叉表在市场研究或任何其他使用调查或问卷的研究中特别有用。
变量：因变量是一个，且为连续变量；自变量是一个，为分类变量 原假设：自变量与因变量之间不存在显著相关（不同人群之间在该连续变量的均值上没有显著差异） 研究假设：自变量与因变量之间存在显著相关（不同人群之间在该连续变量的均值上显著差异...2、多因素方差检验 检验多个变量在某个连续变量均值上是否存在差异，或多个变量对某个连续变量是否存在显著相关。...变量：因变量是一个，且为连续变量；自变量是多个，既可以是分类变量也可以为连续变量 原假设：多个自变量与因变量之间不存在显著相关 研究假设：多个自变量与因变量之间存在显著相关 SPSS操作：分析-一般线性模型...无因变量，则建立无监督模型 目的：1）对人进行分类，2）对变量/指标进行分类，3）分析变量与变量之间的测量关系 方法选择： 1）自变量为连续变量时，选择因子分析（对变量/指标分类）、聚类分析（对人分类...其次，通过卡方检验、T检验、F检验或相关分析法，挨个分析每个备选的自变量与因变量之间是否存在显著的相关性。将与因变量明显没有相关性的自变量剔除掉，不加入到后期模型中。
3、数值变量中所有值方差太小接近常量的变量剔除，因为不能提供更多信息；4、按业务逻辑完全不可解释的变量直接剔除，5、分类变量中unique值大于20的直接剔除。...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...2.3.1 标准化 就是上文讲的无量纲化 2.3.2 二值化 首先设定一个阈值，大于阈值的设为1，否则设为0 2.3.3 特征分箱 特征分箱包含将连续变量离散化和将多状态的离散变量合并成少状态。...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...其代码如下 2.5 特征选择的理论介绍 特征选择的标准是该特征与目标的相关性，与目标相关性高的特征，应当优选择。
【关键字】 相关系数 微信总群 1.皮尔逊 皮尔逊相关系数：Pearson correlation coefficient，通常用r或是ρ表示，是用来度量两个变量X和Y之间的相互关系的，取值范围在[-...针对连续变量，我们在做特征工程时，需要做的便是皮尔逊系数分析！...、yr_renovated都是属于分类变量（categorical variable），我们可以使用点二列相关系数来计算两个变量之间的关系!...变量之间的相关性都较小 3.Spearman's 系数 各个顺序变量（ordinal variable）和price之间的关系，可以用斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank-order...相关条件： 1.x y都是连续变量 2.双变量正态分布 3.各观测值相互独立，并且根据因变量y和自变量x所做的散点图要服从线性趋势。
对于回归树（目标变量为连续变量）：同一层所有分支假设函数的平方差损失 对于分类树（目标变量为离散变量）：使用基尼系数作为分裂规则。...缺点补充几点，不是很稳定，数据变化一点，你的树就会发生变化；没有考虑变量之间相关性，每次筛选都只考虑一个变量（因此不需要归一化）；只能线性分割数据；贪婪算法（可能找不到最好的树）。...优点也补充三点，同时可以处理分类变量和数值变量（但是可能决策树对连续变量的划分并不合理，所以可以提前先离散化）；可以处理多输出问题；另外决策树不需要做变量筛选，它会自动筛选；适合处理高维度数据。...倾向于选择水平数量较多的变量，可能导致训练得到一个庞大且深度浅的树；另外输入变量必须是分类变量（连续变量必须离散化）；最后无法处理空值。 C4.5选择了信息增益率替代信息增益作为分裂准则。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
目录： 1.1.2 Multivariate Filter Methods 多元特征过滤 单变量特征过滤仅考虑了每一变量与目标变量之间的关系，而忽视了变量间的相关性。...1.1.2.2 Correlation-based Feature Selection (CFS) 基于相关性的特征选择 与mRMR类似，基于相关性的特征选择（CFS）也基于一个类似的假设：一个好的特征子集应包含与目标高度相关且彼此不相关的特征...与mRMR，CFS相似，在skfeature中实现的FCBF仅适用于具有离散变量的分类问题。 公式： 步骤： 1)计算每个特征变量 ???????? 与目标变量 ????...在Relief方法中，其根据特征与目标变量的相关性强弱（二分类）给变量分配权重，并删除权重低于特定阈值的特征。其将相关性定义为变量区分邻近观测点的能力。...特征变量的权重越大，则特征的分类能力越强，越应该被留在最终的特征子集中。 在ReliefF中，其修改了权重更新的方式，因此ReliefF方法可以被应用于多类分类问题。
2.定性数据的分布分析 对于定性变量，通常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼形图和条形图来描述定性变量的分布。...相关性分析 分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。 ...Pearson相关系数一般用于分析两个连续性变量之间的关系，并且要求连续变量的取值服从正态分布。...不服从正态分布的变量，分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数来描述。 ...r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有线性相关关系。
到目前为止响应变量和预测变量都是连续变量，如果预测变量是分类变量应该如何做，比如临床的风险因素：吸烟与否和饮酒与否都是分类变量？这个时候可以将分类变量编码为0 1等之类的数值变量，又叫做哑变量。...如果响应变量也不是连续变量，又要如何解决？这种情况下，同样会编码变量成哑变量，然后使用特定的连接函数来处理它，将其处理为连续变量。...除了二分类，还有多分类、cox回归等各种情况，都可以通过使用连接函数变换后去使用线性回归。...交叉验证可以返回两种lambda值：lambda.min和lambda.1se，lambda.1se是指的在错误度量值最低的1个标准差内的最大lambda值。...$index_min]} # [1] 0.02349477 本例中的自变量x的各个特征的相关性并不强，见下图，因此也并非一定要使用弹性网络或者Ridge回归进行拟合，Lasso回归的模型是比较不错的
问题与答案 1) [正确或错误]：K – NN算法在测试时间上做的计算比训练时间多。 A)正确 B)错误 答案:A 该算法的训练阶段只包括存储训练样本的特征向量和类标签。...A）1和2 B)1和3 C)只有1 D)以上全部 答案:D 以上叙述均是KNN算法的假设。 6)下列哪一种机器学习算法可用于估算分类和连续变量的缺失值?...A) K-NN B)线性回归 C)逻辑回归 答案:A K – NN算法可以用于分类和连续变量的缺失值。 7)关于曼哈顿距离，下面哪一个是正确的?...A)它可以用于连续变量 B)可以用于分类变量 C)它可用于分类和连续 D)以上全部 答案:A 曼哈顿距离是为计算实值特征之间的距离而设计的。...汉明距离 欧氏距离 曼哈顿距离 A)1 B)2 C)3 D)1和2 E)2和3 F)1、2和3 答案:A 欧几里得和曼哈顿距离用于连续变量，而汉明距离用于分类变量。
之前已经介绍的变量分析： ①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。 ②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。...④卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 本次介绍： 线性回归：多个连续变量与一个连续变量间的关系。 其中线性回归分为简单线性回归和多元线性回归。...线性回归的因变量实际值与预测值之差称为「残差」。 线性回归旨在使残差平方和最小化。 下面以书中的案例，实现一个简单线性回归。 建立收入与月均信用卡支出的预测模型。...对数据进行相关性分析。...在多元线性回归中，要求自变量与因变量之间要有线性关系，且自变量之间的相关系数要尽可能的低。 回归方程中与因变量线性相关的自变量越多，回归的解释力度就越强。
线性相关是最常用的一种，即当一个连续变量发生变动时，另一个连续变量相应地呈现线性关系变动，用皮尔逊（Pearson）相关系数R来度量。...皮尔逊相关系数R就是反映连续变量之间线性相关强度的一个度量指标，它的取值范围限于【-1,1】。R的正负号可以反映相关的方向，当R>0时表示线性正相关，当R的大小可以反映相关的程度，R=0表示两个变量之间不存在线性关系。通常相关系数的取值与相关程度如图： ?...相关系数与相关程度对应表 相关分析一般通过散点图来研究，如果变量在二维坐标中构成的数据点分布在一条直线的周围，那么久说明变量间存在线性相关关系。 ?...散点图 相关关系不等于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。
7、变量 变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。 8、连续变量 在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。...14、异常值 指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。 15、方差 是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。...概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。...r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。...40、分类分析(Classification analysis) 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。
Pearson相关分析是应用最最多的一种分析方法，它适用于评价两个连续变量十是否相关，常见的例子有分析体重和身高的相关性啊，分析睡眠时间和学习时间的相关性啊等等。...Kendall相关分析主要用来反映两个有序分类变量的一致性，有序分类变量就是等级变量，1.2.3.这类递进的，时间序列也是有序分类变量，无序分类则是性别啊，是否成年啊，这种的。...它用来计算个案或变量之间距离相异性或相似性度量，和其他模块，比如因子分析，聚类分析，多维尺度分析一起使用以助于分析复合数据集。它也分为两种，变量距离相关分析，个案距离相关分析。...比如我们想要分析学生的身高，肺活量，短跑成绩这三个变量的亲密度，我们选择菜单分析——相关——距离，打开主面板，在变量列表选入这三个变量，下边的计算距离选择变量间，在下边的标准选择相似性，单击度量，打开度量面板...这个面板里边默认为区间，pearson相关性。另外还有一个二分类，我们在这里不讨论二分类到底是干嘛的（有兴趣的同学可以自己去试试），就按默认的，点继续，点确定。
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