如何在jupyter中同时使用python2和3？...由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。...activate py3（py3即之前Python3安装目录文件夹的名字）命令之后，再使用python即可切换至Python3。...这个时候在Jupyter Notebook中其实已经存在了python2和python3两个内核，但是否可用未测试。...网上有教程说，必须激活Jupyter Notebook的内核（ipykernel），这2个版本才可以使用，于是使用官方文档（ http://ipython.readthedocs.io/en/stable
在本教程中，我们将学习如何在 Django 项目中有效地管理和使用普通视图和 API 视图。我们将从基础概念开始，逐步深入，涵盖必要的配置、代码示例以及最佳实践。1....简介在现代的 Web 开发中，应用程序通常不仅提供传统的页面渲染服务，还需要暴露 API 接口以支持前后端的数据交互。Django 提供了强大的视图系统，使得开发者可以轻松地同时处理这两种类型的请求。...设置项目和应用首先，创建一个 Django 项目和一个应用（或使用现有的应用）。这里假设我们的项目名为 myproject，应用名为 myapp1。...我们将使用 Django REST Framework 来简化 API 视图的创建和管理。...确保静态文件加载正常，例如在模板中使用 {% static %} 标签引用静态文件。8. 总结通过本教程，你学习了如何在 Django 项目中同时使用普通视图和 API 视图。
之前两篇文章介绍了如何在powerbi中添加日期表和时间表： Power BI创建日期表的几种方式概览 在PowerBI中创建时间表（非日期表） 有朋友问到如何将这两个表关联到事实表中。...首先，由于日期表和时间表不能叠加在一起（原因在前文说过了），所以肯定是两张表单独和事实表进行关联，而事实表中日期和时间是在同一列。 ?...因此，我们需要先在powerquery中将日期和时间列拆分为日期列和时间列： 选中日期和时间列-添加列-仅时间、仅日期，添加两列，然后删除原有的列 ? 然后分别将日期表和时间表与事实表建立关联： ?...如果还想让日期和时间处在同一个坐标轴上，那么完全可以将日期和时间的各个维度拖放到坐标轴上进行展示： ?...这样我们就可以同时对日期和时间进行分析了，想分析日期、周、月、年等维度就向上钻取，想分析时、分、秒等维度就可以向下钻取。 ?
、 imblearn 和 feature-engine 工具的应用 在编码步骤（例如 one-hot 编码）之后提取特征 构建特征重要度图 最终解决方案如下图所示：在一个管道中组合来自不同包的多个模块。...HH信息、房屋所有权、小孩信息、种族、居住年份、年龄范围、语言；地理信息如地址、州、市、县和邮政编码。...这里使用 dtype_include 参数选择对应类型的列，这个函数也可以提供列名列表或正则表达式来选择。...', SMOTE()) ]) pipeline 特征校验 在最终构建集成分类器模型之前，我们查看一下经过 pipeline 处理得到的特征名称和其他信息。...图片 步骤5：超参数调整和特征重要性 超参数调优 我们构建的整条建模流水线中，很多组件都有超参数可以调整，这些超参数会影响最终的模型效果。
在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。 另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。...这里我们将使用SMOTE算法进行过采样。...从这里可以看出，这里只提供了损失函数和alpha，以便为它们找到最佳选择。 其他参数也可以做到这一点。 损失函数的最佳选择似乎是'Hinge' 如线性SVM和α值似乎是0.001。...现在，我们将使用网格搜索选择的最佳参数来构建模型。
集成方法 使用集成学习方法如 Bagging 和 Boosting，可以提升模型对不平衡数据集的表现。...特征选择的方法有哪些？如L1正则化、基于树的方法。 特征选择是要从原始特征集中选择最具有代表性的特征，以提高模型的性能和泛化能力，同时减少模型的复杂度。...在实际应用中，特征选择的方法需要根据具体的数据集和机器学习任务进行选择。有时候需要尝试多种方法来确定最佳的特征子集。...下面是使用Python中的Scikit-learn库进行L1正则化和基于树的特征选择的示例代码： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model..., selected_features) 整体的代码中，首先使用L1正则化进行特征选择，然后使用基于随机森林的特征重要性来选择特征。
今日锦囊 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 ?...2、使用SMOTE进行过采样 ? 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） ? 4、如何获取最佳的采样率？ ??? 那我们开始吧！...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。...# 2、使用SMOTE进行过采样 # 导入相关的方法 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 划分因变量和自变量 X = df.iloc[:,:-1] y...3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 那如果我们需要同时使用过采样以及欠采样，那该怎么做呢？其实很简单，就是使用 pipeline来实现。
何为样本分布不均： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。...样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将会很差。...设置权重 对不同样本数量的类别赋予不同的权重（通常会设置为与样本量成反比） 集成方法 每次生成训练集时使用所有分类中的小样本量，同时从分类中的大样本量中随机抽取数据来与小样本量合并构成训练集，这样反复多次会得到很多训练集和训练模型...: 对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本 from imblearn.over_sampling import SMOTE X_resampled_smote...简而言之, 该方法结合了EasyEnsemble采样器与分类器(如BaggingClassifier)的结果. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
第一章：机器学习在医疗健康中的应用 1.1 数据预处理 在医疗健康应用中，数据预处理是机器学习模型成功的关键步骤。医疗数据通常具有高维度、时间序列性和噪声，需要进行清洗、归一化和特征工程。...特征工程包括特征选择、特征提取和特征构造。...特征选择可以通过相关性分析和主成分分析（PCA）等方法进行；特征提取可以通过技术指标计算等方法进行；特征构造可以通过组合和变换现有特征生成新的特征。...不同模型适用于不同的任务和数据特征，需要根据具体应用场景进行选择。 1.2.1 逻辑回归 逻辑回归适用于二分类任务，如疾病预测和患者分类。...通过特征选择、特征提取和特征构造，优化模型的输入，提高模型的性能。
数据不平衡的分类问题 机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...Oversample 即对少数组别重复取样，downsample 即从多数类中删除示例。但是，同时要注意Oversample可能导致某些模型过度拟合。...SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...它的工作原理是选择特征空间中接近的示例，在特征空间中的示例之间绘制一条线，并在该线的某个点处绘制一个新样本。...具体来说，首先从少数类中随机选择一个例子，然后找到这个例子的 k 个最近的邻值（通常是 k=5）。随机选择一个邻值 ，并在特征空间中两个例子之间随机选择一个点，创建一个合成例子。
像这样样本不均衡等例子在生活中随处可见。通常出现在异常检测、客户流失、罕见时间分析、发生低频率事件等场景，具体如垃圾邮件等识别，信用卡征信问题、欺诈交易检测、工厂中不良品检测等。...对各类别尝试不同的采样比例 同时使用过采样与欠采样 产生人工数据样本 一种简单的方法，对该类下的所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个值以组成新的样本，即属性值随机采样。...如penalized-SVM和penalized-LDA算法。...这两种类型的SMOTE使用的是危险样本来生成新的样本数据。 borderlineSMOTE(kind='borderline-1')最近邻中的随机样本b与该少数类样本a来自于不同的类。...如模型中的参数class_weight:{dic,'balanced'} 分类模型评价指标 混淆矩阵 代码： >>> from sklearn import metrics >>> metrics.confusion_matrix
系统性金融危机可以称为“全面金融危机”，是指主要的金融领域都出现严重混乱，如货币危机、银行业危机、外债危机的同时或相继发生。...构建银行危机预测模型 特征编码 数据集划分与分层采样 建立随机森林预测模型 模型效果的评估 使用SMOTE进行过采样优化模型 特征重要性排序 3.1 特征编码 data.drop(['case','cc3...stratify: 使用分层采样，保证从发生银行危机样本和未发生银行危机样本中抽取了同样比例的训练集和测试集。 函数最终将返回四个变量，分别为x的训练集和测试集，以及y的训练集和测试集。...__________________(x, y,test_size=0.2,random_state = 33,stratify=y) 3.3 建立随机森林预测模型 随机森林是一种集成学习方法，通过使用随机的方式从数据中抽取样本和特征...在分类问题下，森林选择选票最多的分类；在回归问题下则使用平均值。
（1）减轻维数灾难问题 （2）降低学习任务的难度 处理高维数据的两大主流技术 特征选择和降维 特征选择有哪些方法呢？...Embedded 嵌入法 集成法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权重值系数， 根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...Regularization，或者使用决策树思想，Random Forest和Gradient boosting等 包装法与嵌入法的区别：包装法根据预测效果评分来选择，而嵌入法根据预测后的特征权重值系数来选择...工作原理 先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。...5.4.3.树模型 工作原理 随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，随机森林提供了两种特征选择的方法: (1)平均不纯度减少 (2)平均精确率减少 # 平均不纯度减少 from sklearn.datasets
它通过观察目标的特征空间和检测最近邻来生成新的样本。然后，在相邻样本的特征空间内，简单地选择相似的样本，每次随机地改变一列。...创建新的特征 为了提高模型的质量和预测能力，经常从现有变量中创建新特征。我们可以在每对变量之间创建一些交互(例如，乘法或除法)，希望找到一个有趣的新特征。然而，这是一个漫长的过程，需要大量的编码。...例如，不仅可以对列进行相乘，你也可以选择先将列A与列B相乘，然后再添加列C。 首先，让我介绍将用于示例的数据。我选择使用人力资源分析数据^人力资源分析数据，因为这些特征很容易解释: ?...这里我们选择将数值变量相加或相乘。 ? 正如你在上面的图中所看到的，我们仅使用几行代码就创建了另外668个特征。...在每个步骤中，选择一个特征作为输出y，其他所有特征作为输入的X。然后在X和y上训练一个回归器，用来预测y的缺失值。 让我们看一个例子。我使用的数据是著名的titanic数据集。
SMOTE进行过采样 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 4、如何获取最佳的采样率？...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。...# 2、使用SMOTE进行过采样 # 导入相关的方法 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 划分因变量和自变量 X = df.iloc[:,:-1] y...（使用pipeline） 那如果我们需要同时使用过采样以及欠采样，那该怎么做呢？...在上面的栗子中，我们都是默认经过采样变成50：50，但是这样子的采样比例并非最优选择，因此我们引入一个叫 最佳采样率 的概念，然后我们通过设置采样的比例，采样网格搜索的方法去找到这个最优点。
随着深度学习和大数据技术的发展，机器学习在自然语言处理中的应用越来越广泛，从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统，都展示了强大的能力。...本文将详细介绍机器学习在自然语言处理中的应用，包括数据预处理、模型选择、模型训练和性能优化。通过具体的案例分析，展示机器学习技术在自然语言处理中的实际应用，并提供相应的代码示例。...不同模型适用于不同的任务和数据特征，需要根据具体应用场景进行选择。 1.2.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯适用于文本分类任务，特别是新闻分类和垃圾邮件检测等场景。...通过特征选择、特征提取和特征构造，优化模型的输入，提高模型的性能。...from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif # 特征选择 selector = SelectKBest(score_func
如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。...**信息性过采样--SMOTE ** 利用KNN技术，对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本。...集成技术：欠采样中的算法集成技术是利用集成学习机制，将反例划分为若干个集合供不同学习器使用，这样对每个学习器来看都进行了欠采样，但在全局来看却不会丢失重要信息，一般适用于数据集足够大的情况。...V28，没有用PCA转换的唯一特征是“时间”和“量”。特征'时间'包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数，特征“金额”是交易金额，特征'类'是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。...data['normAmount'] = StandardScaler().fit_transform(data['Amount'].values.reshape(-1, 1)) #数据划分成LABEL列和特征列
import StandardScaler from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.model_selection import...sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import...= SMOTE(random_state=0) # 建立SMOTE模型对象 X_train, y_train = model_smote.fit_resample(X_train, y_train)...----+--------+-------+-------+ 可以看到集成学习的各项指标表现均优异，只有召回率低于LR 利用shap进行模型解释 shap作为一种经典的事后解释框架，可以对每一个样本中的每一个特征变量...该系列以应用为主，对于具体的理论只会简单的介绍它的用途和使用场景。
如上图所示，假设数据点A在特征空间上有4个邻近点，若N为2，则SMOTE会随机选择其中2个邻近点B,C，分别计算A->B， A->C的距离，如图中绿线和红线所示，在绿线或红线上的所有采样点都是合理的，如点...本文将会在第2章根据SMOTE的核心以及其伪代码实现该算法，并应用在测试数据集上；第3章会使用第三方 imbalanced-learn 库中实现的SMOTE算法进行采样，以验证我们实现的算法的准确性，当然这个库中的算法要优于朴素的...接下来我们使用 scikit-learn 中的 make_classification 来生成测试分类数据集，模拟不平衡类数据，当然有兴趣的读者也可以去寻找论文中所使用的数据集。...接下来我们使用 DecisionTree 和 GaussianNaive 来验证3个数据集(原数据集、NaiveSMOTE合成的数据集和第三方SMOTE合成的数据集)的ROC曲线，具体代码见附录中的 Notebook...理解 NaiveSMOTE 才能去更好的使用和优化它。
逻辑函数是一个sigmoid函数，其公式为： f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} 其中，x是由输入特征和权重组成的向量，f(x)表示输入特征属于某个类别的概率。...我们可以计算其他特征值（如教育和婚姻状况）的分布，以更详细地了解我们的数据。...样本数据不平衡性致使模型“耍小聪明”，故意偏向预测样本中概率大的可能性，需要解决。 如何解决？ 1）减少样本偏多方的样本数量。 2）使用SMOTE过采样，生成模拟数据，增补样本偏少方样本数量。...SMOTE过采样 使用SMOTE算法（合成少数过采样技术）对已经开户的用户进行上采样。 在高层次上，SMOTE： 通过从次要类（已经开户的用户）创建合成样本而不是创建副本来工作。...随机选择一个k-最近邻居并使用它来创建一个类似但随机调整的新观察结果。
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