PyOD 中的 KNN 方法使用三种距离度量之一作为离群点得分：最大值（默认值）、平均值和中值。最大值使用到 k 个邻居的最大距离作为离群点得分，而平均值和中值分别使用平均值和中值作为离群值。...decision_scores_：训练数据的分数向量，在训练数据上使用.decision_functions()时也是如此。 Decisoin_score()：为每个观测值分配离群值分数的评分函数。...邻居数为 5.0。污染率设置为 5%。...将阈值设置为 1.0 或甚至 2.0 可能更合理。这样，可以对正常组和离群组进行分析。25 个数据点被确定为离群值。离群组的特征均值均小于正常组，与下表的结果一致。...KNN 将离群值定义为与第 k 个近邻的距离。
此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...语法: DataFrame.set_index(keys, inplace=False) keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列 inplace：默认为False，适当修改DataFrame...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...如何将新⾏追加到pandas DataFrame？
,exclude=None) percentiles：可选折的百分数，列表形式；数值在0-1之间，默认是[.25,.5,.75] include/exclude：包含和排除的数据类型信息 返回的信息包含...： sex字段的相关信息也被显示出来 显示的信息更丰富，多了unique、top、freq等等 非空值数量count 返回的是每个字段中非空值的数量 In [5]: df.count() Out[5...、50%、75%的中位数： In [12]: plt.figure(figsize=(12,6))#设置画布的尺寸 plt.boxplot([df["age"],df["chinese"],df["english...Out[14]: 97.5 中值/中位数median 比如：1,2,3,4,5 的中位数就是3 再比如：1,2,3,4,5,6 的中位数就是 3+4 = 3.5 In [15]: df.median...中的方差叫样本方差 标准差（或方差）分为 总体标准差（方差）和 样本标准差（方差） 前者分母为n，右偏的；后者分母为n-1，是无偏的 pandas里是算无偏的；numpy里是有偏的 In [23]: df.var
我们一个学生分数为例 df_english = pd.DataFrame( { "student": ["John", "James",...arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...例如，假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。...80 math 285 Name: score, dtype: int64 """ 但我们按学科汇总了分数，丢失了学生个体与其分数之间的关联信息。...我们还可以构建自定义聚合器，并对每一列执行多个特定的聚合，例如计算一列的平均值和另一列的中值。 性能对比 就性能而言，agg比apply稍微快一些，至少对于简单的聚合是这样。
kaggle上的Titanic数据处理、特征工程，建模等 中位数填充缺失值 特征工程处理 建模过程 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd import...特征工程的处理：如何将原始数据中的字符串数据转换成数值类型 Name train_test_data = [train, test] # 将测试集和训练集合并 for dataset in train_test_data...Embarked 根据属性的多种不同取值来绘制图形 train[train['Pclass']==1]['Embarked'] # 找出P属性中值为1的每个 Embarked 属性值 1 C..... 871 S 872 S 879 C 887 S 889 C Name: Embarked, Length: 216, dtype: object # 找出P属性中值为...= pd.DataFrame([Pclass1, Pclass2, Pclass3]) # 将新生成的3个数据组成DF数据框 df.index = ['1st class','2nd class',
如何获得数值series的四分位值 # 设置随机数种子 state = np.random.RandomState(100) # 从均值为5标准差为25的正态分布随机抽取5个点构成series ser...如何计算数值series的自相关系数 ser = pd.Series(np.arange(20) + np.random.normal(1, 10, 20)) # 求series的自相关系数，i为偏移量...如何将dataframe中的所有值以百分数的格式表示 df = pd.DataFrame(np.random.random(4), columns=['random']) # 格式化为小数点后两位的百分数...如何得到列之间最大的相关系数 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100, 16).reshape(4, -1), columns=list('pqrs'), index...如何计算每一行与下一行的相关性 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100, 25).reshape(5, -1)) # 行与行之间的相关性 [df.iloc[
协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户...比如你在网上买了一本机器学习相关的书，网站马上会推荐一堆机器学习，大数据相关的书给你，这里就明显用到了基于项目的协同过滤思想。...'] df = pd.read_csv(u_data_path+'ml-100k/u.data', sep='\t', names=header) print(df.head(5)) print(len...n_users = df.user_id.unique().shape[0] #unique()为去重.shape[0]行个数 n_items = df.item_id.unique().shape[...'] df = pd.read_csv(u_data_path+'ml-100k/u.data', sep='\t', names=header) print(df.head(5)) print(len
我们将处理这些缺失的数据，然后开始数据分析。Sklearn的SimpleImputer允许您根据各自列中的平均值/中值/最频繁值替换缺失的值。在本例中，我使用中值来填充空值。...一个简单的海产配对可以给我们很多启示! sns.pairplot(data=df, diag_kind='kde') ? 我们看到了什么? 收费和儿童被扭曲了。 年龄与收费呈正相关。...我们看到年龄和体重指数与收费有平均相关性。 现在，我们将逐一介绍模型准备和模型开发的步骤。...——用于将基于排名的分类数据值表示为数字。...平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)是用来评价回归模型的指标。你可以在这里阅读更多。我们的基线模型给出了超过76%的分数。
值的范围可以是[-1，1]或[0，1]。例如，假设我们有一个数据集，其中包含两个名为“年龄”和“体重”的特征，如下所示： ? 假设一个名为“年龄”的要素的实际范围是5到100。...我们可以通过从“年龄”列的每个值中减去5，然后将结果除以95（ 100-5）。为了使您清晰可见，我们可以将以上内容写为公式。 ?...其中min ^（j）和max ^（j）是数据集中特征j的最小值和最大值。图像来源于Andriy Burkov的《百页机器学习书》 实例 现在您已经了解了背后的理论，现在让我们看看如何将其投入实际。...如上所示，两个数组的值都在[0，1]范围内。 我们何时应实际对数据进行归一化？ 尽管归一化不是强制性的（必须做的事）。它可以通过两种方式为您提供帮助 归一化数据将提高学习速度。...通常，最好使用Z分数标准化，因为最小-最大缩放容易过度拟合。 什么时候使用标准化？ 上述问题没有答案。如果您的数据集较小且有足够的时间，则可以尝试上述两种技术并选择最佳的一种。
今天决定开始分享一篇关于聚类的案例，使用的是：超市用户细分数据集，官网地址请移步：超市 [008i3skNgy1gwruvkm907j30sg0myjsl.jpg] <!...: object 字段类型中，除了性别Gender是字符串，其他都是int64的数值型 4、描述统计信息 描述统计信息主要是查看数值型的数据的相关统计参数的值，比如：个数、中值、方差、最值、四分位数等...Income (k$)', 'Spending Score (1-100)'] # 这3个属性的相关性分析 plt.figure(1,figsize=(15,6)) n = 0 for x in...> 1 else y) plt.show() 具体图形为： [008i3skNgy1gwrt4xwftgj30ru0d8tb6.jpg] 上图表明两点： 主对角线是自身和自身的关系，成正比例...其他图形是属性间的，有数据的散点分布，同时还有模拟的相关趋势图 两个属性间的聚类 在这里不具体讲解聚类算法的原理和过程，默认有基础 K值选取 我们通过绘制数据的ELBOW图来确定k值。
获取分数表的总分数 SELECT SUM(score) AS 总分数 FROM score_db; 8.GROUP BY 语句 GROUP BY 语句用于结合聚合函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。...要提取字符的字段。 start 必需。规定开始位置（起始值是 1）。 length 可选。要返回的字符数。如果省略，则 MID() 函数返回剩余文本。...提取学生的姓 SELECT MID(name,1,1) AS 姓 FROM student_db; 14.LEN() 函数 LEN() 函数返回文本字段中值的长度。...获取城市名字的字符长度 SELECT name, LENGTH(city) as 城市名字长度 FROM student_db; 15.ROUND() 函数 ROUND() 函数用于把数值字段舍入为指定的小数位数...select ROUND(3.1415); ROUND(X,D)：返回参数X的四舍五入的有 D 位小数的一个数字。如果D为0，结果将没有小数点或小数部分。
今天就对拉勾网上的数据分析职位的相关信息来一个探索性分析。...']: # 如果技能在数据框的技能列中 if i[0] in hot_skill_salary_mean: # 如果技能在技能中值的均值的字典中 # 技能键的值为原值加上新值...[i[0]] / i[1] # 技能中值的均值为之前计算的和除以技能频数 hot_skill_salary_mean = sorted(hot_skill_salary_mean.items(), key...工作经验与薪资密切相关，1-3年经验的薪资中值大部分超过了1万，3-5年的都在1万5以上，而5年以上的，薪资中值都在2万以上。...，图像的灰底不是颜色，是style，可以用两种方式设置，但两种都不好用，因为只要对一个图设置后，那做其它图时都会默认采用你设置的这个style，而我希望只针对单个图起作用。
其基本思想是根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著性差异，或者推断两个分类变量是否相关或者独立。 一般可以设原假设为 ：观察频数与期望频数没有差异，或者两个变量相互独立不相关。...实际应用中，我们先假设原假设成立，计算出卡方的值，卡方表示观察值与理论值间的偏离程度。 卡方值的计算公式为： ? 其中A为实际频数，E为期望频数。...threshold: 卡方阈值，如果未指定max_groups，默认使用置信度95%设置threshold。...return: 包括各组的起始值的列表. ''' freq_tab = pd.crosstab(df[col],df[target]) #转成numpy数组用于计算。...x: 需要转换到分组的值 cutoffs: 各组的起始值。 return: x对应的组，如group1。从group1开始。 ''' #切分点从小到大排序。
一般的情况下我们会把原假设设置为：观察频数与期望频数之间没有差异，也就是说两个分类变量之间是相互独立不相关的。...（比如，要找分位数位0.9，自由度为8的值，查表可知为3.489539 ?...然后就套入上面的公式：（A为实际频数，E为期望频数） 因为我们选择了其中一个方案，另外一个方案就明确了，所以自由度是1，因此可以查表，自由度为1的，而且卡方值为10.01的分位数是多少了～ 查表自由度为...return: 包括各组的起始值的列表. ''' freq_tab = pd.crosstab(df[col],df[target]) #转成numpy数组用于计算。...x: 需要转换到分组的值 cutoffs: 各组的起始值。 return: x对应的组，如group1。从group1开始。 ''' #切分点从小到大排序。
({'score': np.random.randint(0,101,1000)}) return df create_df() df.head() 数据包括 1000 名学生的 0 到 100 分的考试分数...在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。...) 如果 retbins 设置为 True 则会返回 bin 边界。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。 series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。
({'score': np.random.randint(0,101,1000)})return df create_df()df.head() 数据包括 1000 名学生的 0 到 100 分的考试分数...在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。在下面的示例中，我们将尝试将学生分类为 3 个具有相等（大约）数量的分数等级。...如果 retbins 设置为 True 则会返回 bin 边界。...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。 series 索引是指每个 bin 的区间范围，其中方括号 [ 和圆括号 ) 分别表示边界值是包含的和不包含的。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。
100 分的考试分数。...3、qcut qcut可以根据排名或基于样本分位数将变量离散为大小相等的桶[3]。 在前面的示例中，我们为每个级别定义了分数间隔，这回使每个级别的学生数量不均匀。...labels = ['C', 'B', 'A'], retbins = True) df.head() 如果 retbins 设置为 True...将 sort 设置为 False 以按其索引的升序对系列进行排序。...分数的最小值为 0，最大值为 100，因此这 3 个部分中的每一个都大约在 33.33 范围内。这也解释了为什么 bin 的边界是 33.33 的倍数。
下面进入正题，介绍MTM在这个比赛的相关工作，该方案来自MTM里面的两只年轻滚滚biubiubiu以及lcy。...决赛数据分布差异则不太明显（猜测是按照样本id随机划分的，另外可进一步推测决赛AB榜也是按照样本id随机划分的），但是采样点数据分布差异很大，中值22，最大值60+，最小值只有2。...非常适合临场发挥稳定的选手参加。另外，决赛提供一块V100(16G)，不允许使用额外的算力，不允许使用初赛数据训练和预训练。这非常考验初赛模型的鲁棒性与轻便性，以及参赛选手的临场发挥能力。...初赛模型以OTTO开源的baseline为基础，做了如下几个调整： 添加以下补充特征序列（可以看成一种预先的特征交互） def add_features(df): print(df.columns...使用了两个辅助分类场景与动作的loss（交叉熵损失），因此总共有3个loss，同时对于每一个loss内的label设置权重。
同时可以通过 pandas 计算平均数，众数和相关系数，平均分为 8.83 分，众数为 8.7 分，而相关系数为 -0.6882，评分与排名强相关。 大多分布于「8.5」到「9.2」之间。...最低「8.3」，最高「9.6」 排名与评分分布情况 plt.figure(figsize=(10,5), dpi=100) plt.scatter(df.index,df['评分']) plt.show...() ---- 总的来说，排名越靠前，评价人数越多，并且分数也越高。...评论人数TOP10 c2 = ( Bar() .add_xaxis(df1["电影名称"].to_list()) .add_yaxis("评论数", df1["评价分数"].to_list...# 如果key不存在，则可以设置返回值 e2 = d.pop('m','404') print(e2) # 如果key不存在，不设置返回值就报错 e3 = d.pop('m') 方法二 del[d[key
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