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如何编写将连续变量非线性缩放到0-100区间的数学公式，其中f(X)Inf 100其中x→→

要将连续变量非线性缩放到0-100区间，可以使用以下数学公式：

f(X) = (X - X_min) / (X_max - X_min) * 100

其中，X表示原始连续变量的值，X_min表示连续变量的最小值，X_max表示连续变量的最大值。

这个公式的作用是将原始连续变量的取值范围映射到0-100的区间。首先，通过减去最小值X_min，将原始连续变量的取值范围平移到0开始。然后，除以最大值X_max减去最小值X_min的差，将原始连续变量的取值范围缩放到0-1之间。最后，乘以100，将取值范围缩放到0-100。

这个公式可以应用于各种需要将连续变量映射到特定范围的场景，例如数据归一化、特征缩放等。在云计算领域中，可以将这个公式应用于数据预处理的过程中，以确保数据在特定范围内进行处理。

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    ，即知道另一个变量信息后混乱的降低程度 。当且仅当两个随机变量独立时MI等于零。MI值越高，两变量之间的相关性则越强。与Pearson相关和F统计量相比，它还捕获了非线性关系。...是如何计算的呢？...y = iris.data, iris.target # 此数据集中，X为连续变量，y为类别变量 # 不满足chi2的使用条件 # 将连续变量变为布尔值变量以满足chi2使用条件 # 不妨利用其是否大于均值来生成布尔值...故我们应选择具有高ANOVA-F统计量的连续变量，因为这些连续变量与目标变量的关联性强。 公式： 其中，SS(between)为组间的平方和，即组均值和总体均值之间的平方和。...= X[0:100,:] test_set = X[100:,] train_y = y[0:100] # sklearn 中直接提供了方程用于计算ANOVA-F # SelectKBest 将会基于一个判别方程自动选择得分高的变量

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    ci int in [ 0，100 ]或None, 可选 回归估计的置信区间的大小。这将使用回归线周围的半透明带绘制。...fit_reg bool，可选 如果为True，则估计并绘制与x 和y变量相关的回归模型。 ci int in [ 0，100 ]或None，可选 回归估计的置信区间的大小。...将连续变量离散化，并在每个独立的数据分组中对观察结果进行折叠，以绘制中心趋势的估计以及置信区间。...如果x_ci给出，该估计将被引导，并得出一个置信区间。 x_bins int或vector，可选 将x变量分为离散的bin，然后估计中心趋势和置信区间。...x_ci “ ci”，“ sd”，[ 0，100 ]中的int或None，可选 绘制离散值的集中趋势时使用的置信区间的大小x。如果为"ci"，则遵循ci参数的值 。

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