本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....请注意，我们在summary_plot函数中重新排序X，以便我们不保存我们对原始X数据帧的更改。 上面，是带交叉验证的SHAP，包括所有数据点，所以比之前的点密集。...在Python中，字典是强大的工具，这就是我们将用来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个重复中每个样本的SHAP值。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...但是不要忘记，我们使用的是一个模型数据集，该数据集非常整洁，具有良好的特性，并且与结果具有强烈的关系。在不那么理想的情况下，像重复交叉验证这样的技术将揭示实际数据在结果和特征重要性方面的不稳定性。
2.删除文本值重复。3.将In (value, seq[Literal])替换为更快的优化版本InSet (value, HashSet[Literal])。...冗余别名是不会更改列的名称或元数据，也不会消除重复数据的别名。...冗余聚合是一种聚合，其唯一目标是保持不同的值，而其父聚合将忽略重复的值。...该规则通过使用更简单的构造替换强制转换，或者将强制转换从表达式端移动到文本值端，从而使用上述模式优化表达式，这使它们能够在以后进行优化，并向下推送到数据源。...TypedFilter将func应用于子元素的每个元素并按最终产生的布尔值过滤它们。这在逻辑上等于一个普通的Filter运算符，其条件表达式将输入行解码为对象，并将给定函数应用于解码的对象。
本教程将向你展示如何获得多次交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿房价数据集，并选择强大但不可解释的随机森林算法。...请注意，在summary_plot函数内部，我们重新排列X，以便不保存更改到原始X数据帧中： new_index = [ix for ix_test_fold in ix_test for ix in...字典在Python中是强大的工具，这就是我们将使用它来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值的原因。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个样本在每次重复中的SHAP值。...通过循环遍历我们数据集中的所有样本，并在我们的空字典中为它们创建一个键，然后在每个样本内部创建另一个键来表示交叉验证重复。...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行，每个X变量作为一列。现在，我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...NaN 表示的缺失值，id 列包含重复的值，B 列中的 112 似乎是一个异常值。...这些就是现实数据中的一些典型问题。我们将创建一个管道来处理刚才描述的问题。对于每个任务，我们都需要一个函数。因此，首先是创建放置在管道中的函数。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...我们可以将参数和函数名一起传递给管道。 这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。
在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。...数据清理概述 缺失值的检测与处理 重复值的检测与处理 异常值的检测与处理 数据清理是数据预处理中关键的一步，其目的在于剔除原有数据中的“脏” 数据，提高数据的质量，使数据具有完整性、唯一性、权威性...数据清理主要解决前面介绍过的数据问题，常遇到的数据问题有3种：数据缺失、数据重复、数据异常，它们分别是由数据中存在缺失值、重复值、异常值而引起的。...需要说明的是，在分析演变规律、样本不均衡处理、业务规则等场景中，重复值具有一定的使用价值，需做保留。...缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * ： # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 输出为： 缺失值补全 | 平均数填充到指定的列
而关键帧允许我们在两个固定布局之间定义一个中间点，并对此点的属性值进行操作控制。...我们之前在 ImageView 控件上定义的关于 imageAlpha 属性的过渡动画，设定的是从展开位置的值 255 到折叠位置的值 0 之间进行，同时 MotionLayout 在动画过程中会进行插值运算...事实上关键帧是非常非常强大的， Nicolas Roard 已经对此作了一个深入介绍。我们在此不会重复 Nicolas Roard 所介绍的那样，相反我们来尝试一些其他的方式并投入使用。...举个例子，假设我们设置 imageAlpha 的开始和结束值分别是 255 和 0 ，然后在 25% 的位置添加一个关键帧，设置值为 205 ，在 75% 的位置设置另一个关键帧值为 50 。...结果会给我们实现一个和加速-减速插值器一样的效果。 更牛逼的是，我们可以在动画进行时对动画进行动态更改。
从本质上讲，Arrow 是一种标准化的内存中列式数据格式，具有适用于多种编程语言（C、C++、R、Python 等）的可用库。...作者代码段 请注意在引入 singleNone 值后，点如何自动从 int64 更改为 float64。 对于数据流来说，没有什么比错误的排版更糟糕的了，尤其是在以数据为中心的 AI 范式中。...其中一个功能NOC（number of children，孩子数）具有缺失值，因此在加载数据时会自动转换为浮点数。...在 pandas 2.0 中，我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable'，其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的，因此我们可以保留原始数据类型（在本例中为 int64...这意味着在启用写入时复制时，某些方法将返回视图而不是副本，这通过最大限度地减少不必要的数据重复来提高内存效率。 这也意味着在使用链式分配时需要格外小心。
而特征floor在第7000行附近几乎就没有什么缺失值。 ? 缺失数据热图 2、缺失数据的百分比列表 当在数据集中有足够多的特征时，我们可以为每个特征列出缺失数据的百分比。 ?...3、填补缺失数据 当特征是一个数值变量的时候，可以进行缺失数据的填补。我们会将缺失的值替换为相同特征数据中已有数值的平均值或是中值。...当特征是一个分类变量的时候，我们可以通过模式（最频繁出现的值）来填补缺失的数据。 以life_sq为例，我们可以用它的中值来替换这个特征的缺失值。 ?...1、无信息或者重复值 有时，一个特征没有有用的信息，因为太多的行具有相同的值。 如何发现无信息或者重复值？ 我们可以创建一个具有相同数值的百分比较高的特征列表。...如果这些特征数据与我们在项目中要解决的问题没什么关系，那么它们就是不相关的。 如何发现不相关的数据？ 首先，我们需要浏览一下这些特征，以便之后能识别那些不相关的数据。
导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。...▲图5-8：缺失值填补示例 Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据，其功能类似于之前的replace方法，例如对于如下数据： > sample group id name...查看缺失情况 在进行数据分析前，一般需要了解数据的缺失情况，在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值，该lambda函数中，sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失，col.size...、8 箱2：15、21、21、24 箱3：25、28、34 分箱法将异常数据包含在了箱子中，在进行建模的时候，不直接进行到模型中，因而可以达到处理异常值的目的。...多变量异常值处理-聚类法 通过快速聚类法将数据对象分组成为多个簇，在同一个簇中的对象具有较高的相似度，而不同的簇之间的对象差别较大。聚类分析可以挖掘孤立点以发现噪声数据，因为噪声本身就是孤立点。
一、准备就绪 在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。...具有像素的二维数组或三个二维平面来表示图像，其中每个单元或像素在 RGB 颜色空间的情况下包含颜色的强度值，在情况下包含色相，饱和度和值 HSV 色彩空间的大小，将图像缩小为数值矩阵。...将核放置在目标图像上，以使目标像素与核的中心重合。 将核下方的像素与核中的相应权重相乘，然后用结果替换目标像素。 对目标图像中的每个像素重复步骤 2 和 3。...高斯过滤器 平均过滤器平均对待邻居中的每个像素，以便邻居中的每个像素将具有相同的权重，即对新目标像素值的影响相同。 但是，在实际情况下，并非如此。...在我们的例子中，我们将其设置为0，以便 OpenCV 根据核宽度为我们计算该值。
导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。...然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。 4. 不处理 在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。...对于缺失值的处理思路是先通过一定方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显著的无规律分布特征，然后考虑后续要使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理，最后决定采用哪种缺失值处理方法...以MySQL为例，在设计数据库表时，可通过default指定每个字段的默认值，该值必须是常数。...这种情况下每个唯一ID就只对应一个属性值，这样做虽然简单粗暴也容易实现，但是无法保留历史信息。 添加新的维度行。此时同一个ID会得到两条匹配记录。 增加新的属性列。
例如，在二进制分类问题中，每个类别包含50％的数据，最好安排数据，在每一折中每个类别包含大约一半的实例。 ? 当同时处理偏差和方差时，这通常是更好的方法。...在这种情况下，应使用带有重复的简单 k倍交叉验证。 在重复的交叉验证中，交叉验证过程将重复 n 次，从而产生 原始样本的n个随机分区。将 n个 结果再次平均（或以其他方式组合）以产生单个估计。...10) 使用步骤4中计算出的概率对训练集进行排序，并选择前n％个样本/行作为验证组（n％是要保留在验证组中的训练集的分数）val_set_ids 将从训练集中获取ID，这些ID将构成最类似于测试集的验证集...时间序列交叉验证的折叠以正向连接方式创建 假设我们有一个时间序列，用于在n 年内消费者对产品的年度需求 。验证被创建为： ?...我们从一个训练集开始，该训练集具有最小拟合模型所需的观测值。逐步地，我们每次折叠都会更改训练和测试集。在大多数情况下，第一步预测可能并不十分重要。在这种情况下，可以将预测原点移动来使用多步误差。
【实例演示】下面通过代码来演示如何更改动画路径的方向。...【实例演示】下面通过代码来演示如何更改动画的启动时间。...然后，在第一个按钮监听器中分别设置了动画的持续时间，并通过addAnimation方法添加到动画集中，之后启动该动画。 在第二个按钮监听器中取消该动画。...然后，在第一个按钮监听器中通过loadAnimation方法加载动画配置文件，并设置了动画的一些特征，最后开始执行动画。在第二个按钮监听器中调用cancel方法取消动画执行。...duration：动画帧的持续时间，单位为毫秒。 【实例演示】下面通过代码来演示如何实现一个简单的帧动画。
在反复框保持为空。它仅在分析人员想要为重复测量指定协方差模式时使用 。单击继续。弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因此将因变量mathach放在适当的框中。...再次出现“ 指定主题”和“重复菜单 ”。将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”框保留为空。单击继续。在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量将是mathach，单个协变量将是均值。...默认情况下，SPSS假定用户有兴趣获取每个组的均值，因此无需更改功能。最后，确保选中“ 将聚合变量添加到活动数据集”单选按钮。现在，数据中添加了一个新变量ses_mean（不要与三分法混淆）。...在“ 固定效应”菜单中，将grp_ses变量置于“ 模型”框中，并确保选中“ 包括截距”。单击继续，然后单击随机。在“ 随机效应”菜单中，将分组变量id放在“ 组合”框中。...此外，因为grp_ses将具有随机斜率，所以必须将其放置在“ 模型”框中。接下来，确保选中Include Intercept，以便允许截距随机变化。
A/B/C/D每个地区值保留一条数据了。 2. 异常值检测 在第一步剔除重复值之后。得到了无重复数据的data_noDup: ? 第二步，我想检测一下数据中有没有异常值。...首先可以用 describe() 进行一个描述分析，在第五天的学习中（第5天：Pandas，露两手）已经学过如何对数据进行描述： ?...替换 我要把异常的年龄替换成缺失，把package等于-9的替换成0（换成0是因为，不抽烟其实也就是抽烟数量为0，这样还能少一些缺失值）。...每个人的睡眠习惯不止一种，像这样： ? 这样的多选题数据，在分析中肯定一点用没有，处理的方法也是生成哑变量，如何生成？...将在【第8天：数据清洗（2）文本分析】中学习，除此之外，还要学习如何进行分列处理、如何处理文本数据中的空白，如何使用正则表达式。
在《跟老齐学Python：数据分析》一书中，对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容，并参考其他文献，专门汇总了合并操作的各种方法。...在上面的示例中，还设置了参数 indicator为True，以便Pandas在DataFrame的末尾添加一个额外的_merge 列。...：默认设置为 False ，即索引值为原有DataFrames中的状态，这可能会导致索引值重复。...这样，就要保留第一个DataFrame中的所有非缺失值，同时用第二个DataFrame可用的非缺失值（如果有这样的非缺失值）替换第一个DataFrame中的所有NaN。...update() 函数的 overwrite参数默认设置为True，这就是为什么它会更改所有相应的值，而不是只更改NaN值。
处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....在机器学习和深度学习中经常会使用独热编码来将离散变量转换为多维向量，以便于算法处理。...将离散型的特征数据映射到一个高维空间中，每个可能的取值都对应于高维空间的一个点，在这些点上取值为1，其余均为0，因此独热编码也被称为“一位有效编码”或“One-of-K encoding”） 24....使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式： 使用replace替换DataFrame中的值。...')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。
如果max_dept_sal在其索引中重复了任何部门，则该操作将失败。 例如，让我们看看当我们在具有重复索引值的等式的右侧使用数据帧时会发生什么。...许多人都对在某些指标上表现最好的学校感兴趣。 准备 此秘籍发现每个数字列具有最大值的学校，并设置数据帧的样式以突出显示信息，以便用户轻松使用。...步骤 6 中的ffill方法将缺失值替换为在序列中前进/后退的最后一个非缺失值。 由于前三个值不跟随非缺失值，因此它们仍然丢失。 我们终于有了消除多余积蓄的序列。...movie表将每个电影重复三遍，导演表的每个 ID 都有两行缺失，而一些电影的某些演员有缺失值。...在第 4 步中，我们创建三个新表，并在每个表中保留id列。 我们还保留num列以标识确切的director/actor列。 步骤 5 通过删除重复项和缺失值来压缩每个表。
可以将片段视为 Activity 的模块化组成部分，它具有自己的生命周期，能接收自己的输入事件，并且可以在 Activity 运行时添加或移除片段（这有点像可以在不同 Activity 中重复使用的“子...（在本例中，此值为 false，因为系统已将扩展布局插入 container，而传递 true 值会在最终布局中创建一个多余的视图组。） 接下来，需将该片段添加到您的 Activity 中。...，newFragment 会替换目前在 R.id.fragment_container ID 所标识的布局容器中的任何片段（如有）。...通过调用 addToBackStack()，可以将替换事务保存到返回栈，以便用户能够通过按返回按钮撤消事务并回退到上一片段。...Fragment与Activity之间是如何传值的 Activity向Fragment传值： 将要传的值，放到bundle对象里； 在Activity中创建该Fragment的对象fragment， 通过调用
7.9物理小区ID（PHYID）小区 物理小区ID是UE在小区搜索期间必须获得的第一个参数，以便能够解码或编码下行链路和上行链路物理信道。...800个符号被分成8个块，每个块具有100个符号。 64个连续的无线电帧被分组为8个无线电组，其中每个组具有8个无线电帧。...在每个无线电组中，第一无线电帧中的子帧＃0用于发送一个块，并且相同无线电组中的后续子帧（子帧＃0）包含相同块的重复。 图7.14显示了分配给NPBCH的已分配子载波。...对于每个子帧，在继续将y0 / i和yi / 1映射到另一个子帧中的其他子载波之前，重复多次。...奇偶校验位与有效负载位连接，并具有P位的大小。
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