我们这里只介绍用基尼指数来评价的方法，首先对另一种方法做个简单介绍，具体可以参考文献2： 的定义为：在 RF 的每棵树中，使用随机抽取的训练自助样本建树，并计算袋外数据 OOB）的预测错误率，然后随机置换变量...measures)用 来表示，将Gini指数用 来表示，假设有 个特征 ，，，，， 棵决策树， 个类别，现在要计算出每个特征 的Gini指数评分 ，亦即第 个特征在RF所有决策树中节点分裂不纯度的平均改变量...第 棵树节点 的 指数的计算公式为： 其中， 表示有 个类别， 表示节点 中类别 所占的比例。直观地说，就是随便从节点 中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。...import pandas as pdurl = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data'df...然后再来看下数据的信息： df.info() 输出为： pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 178 entries, 0 to 177Data
这与本教程中提到的步骤相同。 步骤1 - 准备数据集 从 Kaggle 下载奥斯卡奖数据集，并将 CSV 文件移到名为 data 的子目录中。.../data/oscars.csv') df.head() 数据集结构良好，有列标题和代表每个类别详细信息的行，包括演员/技术人员的姓名、电影和提名是否获奖。...由于我们最感兴趣的是与 2023 年相关的奖项，因此让我们对其进行过滤，并创建一个新的 Pandas data frame 。同时,我们也将类别转换为小写，删除电影值为空的行。...，让我们在 dataframe 中添加一个包含整个提名句子的新列。...这将成为吸收数据时生成嵌入的默认机制。 让我们将 Pandas dataframe 中的文本列转换为可以传递给 Chroma 的 Python 列表。
这一次，我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容。我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有很大的潜力。...请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。 我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...因此，我们必须在目标中创建101个不同的列，每个列对应一个类别。...最后一层中的神经元数量等于我们拥有的类别数量，因此这里的神经元数量为101。 训练视频分类模型 我们现在将使用训练框架训练我们的模型，并使用验证框架验证模型。...因此，在下一节中，我们将看到此模型在视频分类任务中的表现如何! 评估视频分类模型 让我们打开一个新的Jupyter Notebook来评估模型。
其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。...数据可视化除了数据分析，Pandas和Jupyter Notebook还可以与其他库一起使用，如Matplotlib和Seaborn，用于创建数据可视化。...(data_cleaned.head())高级数据分析除了基本的数据分析和处理，Pandas还支持高级数据操作，如分组、合并和透视表。...接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...随后，我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...(data['color']) 在此代码中，我们首先创建 LabelEncoder 类的实例。...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。...要在 Python 中实现独热编码，我们可以使用 pandas 库中的 get_dummies（） 函数。...Here is an example: 在此代码中，我们首先从 CSV 文件中读取数据集。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。
学习器 h_i 从类别 c_1,c_2,...,c_N 中预测类别，用 h_i^j(x) 表示 h_i 在类别 c_j 上的输出。 绝对多数投票法：超过半数则预测为该类别，否则拒绝。...而在随机森林中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含 k 个属性的子集，然后再在该子集中选择最优属性。...可以使用sklearn库中的RandomForestClassifier()函数创建随机森林分类模型，RandomForestRegressor()函数创建随机森林回归模型。...可以使用sklearn中的GradientBoostingClassifier()函数创建GBDT分类模型，GradientBoostingRegressor()函数创建GBDT回归模型，默认基学习器是决策树...sklearn库中并没有封装较新的XGBoost算法，可以安装开源的xgboost库： pip install xgboost 使用xgboost库中XGBClassifier()函数创建XGBoost
您还可以在原地修改轴，而不创建新的数据结构。...如果 DataFrame 中的一行属于多个类别，则我们必须使用不同的方法来创建虚拟变量。...一些可以以相对较低的成本进行的示例转换包括： 重命名类别 追加一个新类别而不改变现有类别的顺序或位置 pandas 中的分类扩展类型 pandas 具有专门的Categorical扩展类型，...表 7.7：pandas 中 Series 的分类方法 方法 描述 add_categories 在现有类别的末尾追加新的（未使用的）类别 as_ordered 使类别有序 as_unordered 使类别无序...remove_categories 删除类别，将任何删除的值设置为 null remove_unused_categories 删除数据中不存在的任何类别值 rename_categories 用指定的新类别名称集替换类别
本次分享的内容基于我的Spaceship Titanic 文章 在该文章采用的是Lightgbm模型进行的分类预测，本次分享一个在竞赛中常用的策略，堆叠。...Stacking 的原理 多个基学习器（Base Learners）： 在 Stacking 中，首先使用多个不同类型的基学习器（如决策树、支持向量机、神经网络等）对训练数据进行训练。...生成新的训练数据：用基学习器对训练数据的预测结果作为新的特征，构建一个新的数据集。这些新的特征就是基学习器的预测值。...最终预测： 在实际预测时，首先使用基学习器（决策树、随机森林和SVM）对新数据进行预测，并将这些预测结果输入到元学习器中，得到最终的预测结果。...灵活性高： Stacking 支持使用不同类型的基学习器（如决策树、SVM、神经网络等），而且元学习器的选择也可以灵活调整（如逻辑回归、线性回归等）。
通过 sklearn 加载数据集 在 scikit-learn 的 datasets 模块中，包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。...如果加载数据集时设置参数 as_frame = True，则返回的是 DataFrame（Pandas 中的数据结构）。...如果加载数据集时设置参数 as_frame = True，则返回的是 Series（Pandas 中的数据结构）。...frame - 返回形状为 (150, 5) 的 DataFram，只有当加载数据集时指定 as_frame = True ，才会返回包含 data 和 target 的 DataFram； target_names...在 Pandas 中，scatter_matrix 函数能够绘制散点图矩阵。
处理特征 Name – 创建新的特征:乘客称谓 2.3 处理特征 Age – 缺失值填写 2.3.1 处理特征 Cabin – 创建新的特征：甲板号 (暂时不用这个方法) 2.3.2 知识点：正则表达式...2.3.3 处理其他特征 Embarked、Fare – 缺失值填充 2.4 处理特征 SibSp 和 Parch – 创建新的特征 FamilySize 2.5 处理特征 Cabin – 创建新的特征...方法 删除无关特征 创建新的特征(根据已有特征，挖掘有效信息创建新的特征) 处理缺失值 根据之前我们知晓的缺失值情况,对其一一处理 训练数据集 Embarked 特征只有2个缺失的值，可以很容易地填补...这可能是一个简单的小姐（Miss.）或太太（Mrs.），但它有时可能像 Master，Sir 那样更复杂。在这种情况下，可以对称谓进行大的分类。让我们看看我们将如何在下面的函数中执行此操作。...因此，我们要提取这些并创建一个新的特征，其中包含一个人的甲板号 fillna 对缺失值进行填充 Pandas 中，缺失数据一般采用 NaN 标记 NaN 代表 Not a Number。
计算公式为： Gini(S) = 1 - \sum{i=1}^{n} Pi^2 在决策树的构建过程中，我们选择基尼指数最小的特征进行划分。...过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新数据上泛化能力差。为了防止过拟合，我们引入了剪枝（Pruning）方法。...2.1 预剪枝（Pre-pruning） 预剪枝是在树的构建过程中通过设置一些限制条件（如最大树深度、最小样本数等）提前停止树的生长。常见的预剪枝策略包括： 限制树的最大深度（避免过深）。...，展示每一层的分裂特征和阈值，以及各个叶节点的类别预测。...最后，我们通过可视化决策树的结构，帮助我们理解模型的决策过程。 此案例展示了如何在实际中应用决策树算法进行分类任务，尽管数据集较小，但仍能帮助我们快速理解决策树的基本操作与性能评估。
titanic.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312 Data columns...:该数据共有1313条乘客信息,并且有些特征数据是完整的(如pclass、name),有些则是缺失的;有些是数值类型的,有些则是字符串。...x.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312 Data columns (total...sex与pclass两个数据列的值都是类别型的，需要转化为数值特征,用0/1代替。 #首先我们补充age里的数据,使用平均数或者中位数都是对模型偏离造成最小影响的策略。...x.info() pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1313 entries, 0 to 1312 Data columns (total
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。...但是，如果你强调日期，则会发现你还可以计算一周中的某天，一年中的某个季度，一年中的某周，一年中的某天等等。我们可以通过这一日期时间变量创建的新变量的数量没有限制。...仅通过单个日期时间变量，我们就可以创建六个新变量，这些变量在模型构建时肯定会非常有用，这并不奇怪。 注意：我们可以使用pandas dt函数创建新功能的方式有50多种。...它取决于问题陈述和日期时间变量（每天，每周或每月的数据）的频率来决定要创建的新变量。 尾注 那就是pandas的力量；仅用几行代码，我们就创建了不同类型的新变量，可以将模型的性能提升到另一个层次。
但是，在识别现实环境中的对象并将其分配给概念类别时，我们以前的方法相当有限。...分类器基类 从前面的内容中获得的见解，您现在可以编写一个适用于所有可能分类器的简单基类。 您可以将此类视为适用于我们尚未设计的所有分类器的蓝图或秘籍（我们使用第 1 章，“过滤器的乐趣”）。...为了在 Python 中创建抽象基类（ABC），我们需要包含ABCMeta模块：* from abc import ABCMeta 这使我们可以将类注册为metaclass： class Classifier...然后，可以从文件中加载这些样本，并将其用于训练train_test_mlp.py中的 MLP 分类器，如先前在第二步中所述。...但是，在较新的发行版中，访问旧的 OpenCV1 子模块cv及其变量cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH和cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT是最容易的
CatBoost是一种基于对称决策树（oblivious trees）为基学习器实现的参数较少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这一点从它的名字中可以看出来...甚至有人直接用TS作为一个新的数值型变量来代替原来的类别型变量。...由于我们需要对所有训练样本计算无偏的梯度估计，乍看起来对于 的训练不能使用任何样本，貌似无法实现的样子。...在GDBT的每一步迭代中, 损失函数使用相同的数据集求得当前模型的梯度, 然后训练得到基学习器, 但这会导致梯度估计偏差, 进而导致模型产生过拟合的问题。...最终得到本轮的强学习器，如式（4）所示： 在这个过程当中，偏移是这样发生的： 根据 进行随机计算的条件分布 与测试集的分布 发生偏移，这样由公式（3）定义的基学习器 与公式（1）定义的产生偏差，
我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...的前6行： head(metadata) 之前已经提到data.frame默认使用字符值转换为因子。...您还可以从RStudio的“environment”选项卡中获取此信息。 数据检查函数列表 已经看到函数head()和str()可以查看data.frame的内容和结构。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。 注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。
导言 LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，常用于分类和回归任务。在实际应用中，数据通常包含各种类型的特征，其中类别特征是一种常见的类型。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据，包括数据预处理、特征工程和模型训练等，并提供相应的代码示例。 数据预处理 首先，我们需要加载数据并进行预处理。...以下是一个简单的示例： # 创建LightGBM的数据集 train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train, categorical_feature=['CHAS...(params, train_data_poly, num_round) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的类别特征处理和数据处理需求。
问卷数据保存在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。 这里又学一招，原来 pandas 可以直接从压缩文件里读取数据文件，原文用的是 .gz 文件，呆鸟这里用 .zip 也可以。...下列代码读取问卷数据，并对 matplotlib、seaborn 的字体进行设置，其中还包括了，如何在 macOS 里显示中文。...def split_and_explode(s): return s.str.split(";").explode().to_frame() conda 是最流行的虚拟环境工具。...Pandas 增加新扩展类型的速度较慢。类别型（Categorical）是最常用的，此外，可空整数（Nullable Integer）与带时区的 Datetime 也很常用。...一眼就能看出来，优化大规模数据集的处理能力是大家最想要的，从此图还能观测出： Pandas 文档应该加大力度推广处理大规模数据集的支持库，如 Dask, vaex、 modin。
导言 特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。 1. 特征交叉 特征交叉是指将两个或多个特征进行组合生成新的特征，以提高模型的表达能力。...以下是一个简单的示例： import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 特征交叉 data['feature_cross']...特征编码 特征编码是将非数值型特征转换为数值型特征的过程。LightGBM支持对类别型特征进行特殊的编码，如类别计数编码、均值编码等。...data['season'] = data['timestamp'].dt.quarter # 检查数据 print(data.head()) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用LightGBM
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