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多重共线性：python计算VIF以及使用vif做因子独立性检验的方法「建议收藏」

www.zhihu.com/question/270451437/answer/405814593 https://www.cnpython.com/qa/38203 import numpy as np import scipy...range(X.shape[1])], index=X.columns) 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56468729 使用...VIF进行检验的方法主要为，对某一因子和其余因子进行回归，得到R^2，计算VIF，剔除因子中VIF高的因子，保留VIF较低的因子，以此类推，直到得到一个相关性较低的因子组合来增强模型的解释能力。 　　...在实际测试过程中，并非要指定一个VIF阈值，比如某因子的VIF值超过阈值才剔除，而是通过观察所有因子值的VIF值，如果发现该值较大（显著离群），剔除该因子即可。...本次我们的几个因子表现都非常出色，VIF值稳定且没有离群较大值，因此，没能找到任何一个需要剔除的因子。

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...为什么我们不能只使用Numpy数组或panda数据流呢? 要理解这一点，我们必须理解计算的两个主要约束——时间和内存。前者就是我们所知道的“程序运行所需的时间”，而后者是“程序使用了多少内存”。...那么我们如何表示这些矩阵呢? SciPy的稀疏模块介绍 在Python中，稀疏数据结构在scipy中得到了有效的实现。稀疏模块，其中大部分是基于Numpy数组。...在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。...最后推荐两篇文章，有兴趣的可以深入阅读 Sparse data structures in Python https://rushter.com/blog/scipy-sparse-matrices/

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在Python中如何使用Elasticsearch？

来源：Python程序员 ID：pythonbuluo 在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。 什么是ElasticSearch？...ES可以做很多事情，但是希望你自己通过阅读文档来进一步探索它，而我将继续介绍在Python中使用ES。...在Python中使用ElasticSearch 说实话，ES的REST API已经足够好了，可以让你使用requests库执行所有任务。...不过，你可以使用ElasticSearch的Python库专注于主要任务，而不必担心如何创建请求。 通过pip安装它，然后你可以在你的Python程序中访问它。...我使用Chrome，借助名为ElasticSearch Toolbox的工具使用ES数据查看器来查看数据。 在我们继续之前，让我们在calories字段中发送一个字符串，看看它是如何发生的。

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在 Python 中如何使用 format 函数？

前言 在Python中，format()函数是一种强大且灵活的字符串格式化工具。它可以让我们根据需要动态地生成字符串，插入变量值和其他元素。...本文将介绍format()函数的基本用法，并提供一些示例代码帮助你更好地理解和使用这个函数。 format() 函数的基本用法 format()函数是通过在字符串中插入占位符来实现字符串格式化的。...占位符使用一对花括号{}表示，可以在{}中指定要插入的内容。...formatted_string) 运行上述代码，输出结果如下： Formatted value with comma separator: 12,345.6789 Percentage: 75.00% 总结 通过本文，我们了解了在Python...我们学习了如何使用占位符插入值，并可以使用格式说明符指定插入值的格式。我们还了解了如何使用位置参数和关键字参数来指定要插入的值，以及如何使用特殊的格式化选项来格式化数字。

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如何使用python计算给定SQLite表的行数？

在本文中，我们将探讨如何使用 Python 有效地计算 SQLite 表中的行，从而实现有效的数据分析和操作。...无论您是新手还是经验丰富的Python开发人员，掌握这种技术都将提高您的数据处理技能。在本文结束时，您将拥有从任何 SQLite 表中检索行计数的知识和工具，使您能够在项目中做出明智的决策和优化。...下面是如何在 Python 中执行此语句的示例： table_name = 'your_table_name' query = f"SELECT COUNT(*) FROM {table_name}" ...以下是在 Python 中使用 SQLite 表时可能会发现有用的一些其他信息。 处理异常 处理数据库时，处理可能发生的潜在异常至关重要。一种常见情况是数据库中不存在指定的表，这将导致引发错误。...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。

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在Python中如何使用BeautifulSoup进行页面解析

在Python中，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API，使得解析网页变得轻松而高效。首先，我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...例如，我们可以使用find方法来查找特定的元素，使用select方法来使用CSS选择器提取元素，使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...)# 提取所有具有特定id属性的p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()在实际应用中...在这种情况下，我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库，如requests和正则表达式，来实现更高级的页面解析和数据提取操作。

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在Python中使用qiskit包进行量子计算机编程

一个普遍的误解是，量子计算机尚未准备好进行市场应用，并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中，我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理， 并消除这种误解。...我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中，我们将讨论一些应用到机器学习中的程序，这些应用程序可供有好奇心的人使用。 ? 什么是量子计算机？...下 载Anaconda之后，在Anaconda导航中打开Jupyter Lab的实例，要安装QISKit，你只需在Jupyter notebook或Jupyter Lab中使用pip。 ?...我们可以在QISKit中创建一个量子电路，如下所示: ? 现在，如果要使用非门对单个量子进行操作，可以在QISKit中使用以下代码进行操作。 ? 然后，我们可以定义一个设备来运行电路。 ?...在后续文章中，我们将研究如何在实际硬件上实现这些量子逻辑门。同样也可以使用IBM的软件来完成，并且可以对量子计算机芯片的微波脉冲进行编程。

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如何在Python中使用静态变量在计数

今天，在用Python写一个统计一个文件下有多少文件的小标本时，遇到了一个很棘手的问题。如何在Python中使用静态变量来计数。然后，就在网上一通查找，找的方法都是利用类的方法来实现静态变量。...其实，主要原因还是没有看懂如何用类成员的方式实现静态变量，因此，我放弃了这种方法。...我主要是参考了这篇文章：http://www.jb51.net/article/65762.htm         这篇文章中主要使用了三种方法来实现一个累加器。...self.n += i return self.n a=foo() print a(1) print a(2) print a(3) print a(4) 方法二、在函数中定义一个类...(0) L[0]+=i return L[0] print foo3(1) print foo3(2) print foo3(3) print foo3(4) 在python

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2018-03-24python3.6.2 Tensorflow环境配置(win10 64位)

/downloads/release/python-362/ 下载Windows x86-64 executable installer 2、环境配置 计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量 找到...PATH，点击编辑，加英文分号;在分号后面加上python.exe所在的路径，点击确定 3、python安装验证 W+R运行cmd,打开终端，输入python显示版本信息表示安装成功； 4、安装工具包easy_install...下载相应的scipy版本放在python下目录，cd到该目录执行pip install scipy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，完成安装，python--import...例如：python版本3.6.2，电脑64位下载：scipy-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl放入文件夹C:\Program Files\Python36\Scripts 7...blog.csdn.net/caimouse/article/details/74012066 https://www.cnblogs.com/myblog1993/p/6931007.html 下载下来的包无法使用

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Python中装饰器在实际开发中如何使用？

Python中的装饰器是一种强大的编程技术，它允许我们在不修改被装饰对象源代码的情况下，通过添加额外的功能来扩展其行为。...在Python中，装饰器本质上是一个可调用的对象，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。装饰器可以通过使用@符号将其应用到目标函数上，从而改变目标函数的行为。...装饰器通常定义为普通的Python函数，其内部包含一个嵌套函数，用于对目标函数进行包装和修饰。 下面我们将详细介绍装饰器的使用方法以及在实际开发中的应用。 1....，并计算执行时间。...需要注意的是，在应用多个装饰器时，我们可以使用functools.wraps装饰器来保留原始函数的元信息，避免元信息丢失。 4. 类装饰器 除了函数装饰器，Python还支持类装饰器。

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如何消除多重共线性

本文将向您展示如何使用Python消除多重共线性。 数据源 为了演示，我们将使用一个名为Rain in Australia的数据集。它描述了不同日期和地点的天气特征。...VIF值 在我们有了干净的数据之后，让我们计算方差膨胀因子(VIF)值。...为了计算VIF，我们将对每个变量进行线性回归过程，其中该变量将成为目标变量。在我们完成这个过程之后，我们计算出R的平方。最后，我们用这个公式计算VIF值: ?...在Python中，我们可以使用statmodels库中的variance_inflation_factor函数来计算VIF。...现在您已经学习了如何使用Python从数据集中删除多重共线性。我希望这篇文章能帮助你消除多重共线性，以及如何解释机器学习模型。

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特征选择与提取最全总结之过滤法

3、增加模型可读性 根据成千上万个特征创建的模型来解答一个问题，对计算机来说很容易，但模型对我们自己来说就晦涩无比。因此，使用更少的特征，创建我们自己可以理解的模型，就很有必要。...特征选择在维度较大时尤为重要。...这两个转换器都提供计算特征表现的一系列方法。都将得分函数作为输入，返回单变量的得分和p值。...SciPy的pearsonr函数参数为两个数组，但要注意的是第一个参数x为一维数组。我们来实现一个包装器函数，这样就能像前面那样处理多维数组。...from scipy.stats import pearsonr def multivariate_pearsonr(X, Y): # 创建scores和pvalues数组，遍历数据集的每一列

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如何使用OpenCV在Python中访问IP摄像头

在此文章中，我将解释如何在Python中设置对IP摄像机流的访问。 首先，必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。...可以使用某些网络扫描实用程序（例如在linux上的arp-scan）找到摄像机的IP地址。...网址进一步的细节，如Protocol，Credentials和Channel应该可以在相机说明书或软件/手机应用程序中找到。我们通过在网络上搜索相机的型号来找到相机的网址流。...通常，摄像机使用RTSP或HTTP协议来传输视频。...IP摄像机网址流的示例如下所示：rtsp：//192.168.1.64/1 因此，可以通过以下代码实现使用OpenCV从相机获取快照： capture = cv2.VideoCapture('rtsp:

6.3K20

特征选择：8 种常见的特征过滤法

3、增加模型可读性 根据成千上万个特征创建的模型来解答一个问题，对计算机来说很容易，但模型对我们自己来说就晦涩无比。因此，使用更少的特征，创建我们自己可以理解的模型，就很有必要。...特征选择在维度较大时尤为重要。...这两个转换器都提供计算特征表现的一系列方法。都将得分函数作为输入，返回单变量的得分和p值。...SciPy的pearsonr函数参数为两个数组，但要注意的是第一个参数x为一维数组。我们来实现一个包装器函数，这样就能像前面那样处理多维数组。...from scipy.stats import pearsonr def multivariate_pearsonr(X, Y): # 创建scores和pvalues数组，遍历数据集的每一列

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eval在python中是什么意思_如何在Python中使用eval ？

稍后将在本文中显示对global(全局变量)s和locals(本地变量)的使用。 eval在Python中做什么？ eval函数解析expression参数并将其评估为python表达式。...我们还可以使用eval求解数学表达式： expr =“(2+(3 * 2))/ 2” print(eval(expr)) code> OUTPUT: 4.0 我们甚至可以在字符串中使用变量名，Python...如何在python中使用eval ？ 在上一节中，我们已经了解了如何使用eval函数，但是在这里，我们将了解eval函数的其他参数如何影响其工作。...这样可以确保eval()函数在评估表达式时将完全访问所有Python的内置名称。这说明了在上面的示例中，如何通过eval识别函数和。 现在让我们看看什么是局部变量以及它们如何扩展eval函数的功能。...不能将关键字参数与eval()一起使用 这似乎令人困惑，但是在下面的示例中，我同时使用了globals和locals参数，您将看到它们如何影响结果。

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特征选择：11 种特征选择策略总结

请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。...找到最佳特征是算法如何在分类任务中工作的关键部分。我们可以通过 feature_importances_ 属性访问最好的特征。 让我们在我们的数据集上实现一个随机森林模型并过滤一些特征。...这些分数是通过计算 X（独立）和 y（因）变量之间的卡方统计量来确定的。在 sklearn 中，需要做的就是确定要保留多少特征。...向后选择在相反的方向上起作用。模型从包含的所有特征开始并计算误差；然后它消除了一个可以进一步减少误差的特征。重复该过程，直到保留所需数量的特征。...在拟合模型之前应用了一些技术，例如删除具有缺失值的列、不相关的列、具有多重共线性的列以及使用 PCA 进行降维，而在基本模型实现之后应用其他技术，例如特征系数、p 值、 VIF 等。

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