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Python实现逐步回归

本文重点讲解什么是逐步回归,以及用Python如何实现逐步回归。 一、什么是逐步回归?...二、实现逐步回归的函数参数详解 实现逐步回归,可以使用toad库中的toad.selection.stepwise函数,该函数的调用方法、主要参数及其解释如下: import toad toad.selection.stepwise...三、Python实现逐步回归 1 读取数据 首先导入建模数据,进行数据预处理。由于本文的重点是逐步回归实现,且之前的文章企业欺诈识别已对该模块进行了详细阐述,本文不再赘述。...2 双向筛选逐步回归实现 接着用双向筛选的方法进行逐步回归变量挑选,具体代码如下: final_data = toad.selection.stepwise(qz_date,...综上,我们在用逐步回归建模时可以参考之前的经验参数。 至此,Python实现逐步回归已讲解完毕,感兴趣的小伙伴可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。

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利用python实现逐步回归

逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。...本例的逐步回归则有所变化,没有对已经引入的变量进行t检验,只判断变量是否引入和变量是否剔除,“双重检验”逐步回归,简称逐步回归。例子的链接:(原链接已经失效),4项自变量,1项因变量。...下文不再进行数学推理,进对计算过程进行说明,对数学理论不明白的可以参考《现代中长期水文预报方法及其应用》汤成友,官学文,张世明著;论文《逐步回归模型在大坝预测中的应用》王晓蕾等; 逐步回归的计算步骤:...a.以下代码实现了数据的读取,相关系数的计算子程序和生成第零步增广矩阵的子程序。...X.T)*(Y.T) print(B.T)#输出系数,第一项为常数项,其他为回归系数 ###输出## #[[52.57734888 1.46830574 0.66225049]] 以上这篇利用python实现逐步回归就是小编分享给大家的全部内容了

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【HTML5】逐步分析如何实现拖放功能

那么在网页上其实也可以实现同样效果的拖放功能,如图 ? 那么,就让我们来看看如何实现的吧 二、拖放事件 在IE4的时候,Js就可以实现拖放功能了,当时只支持拖放图像和一些文本。...因此,图像、链接、文本的 draggable 属性默认为 true,其余元素的 draggable 属性默认为 false 在实现拖放功能时有这样两个概念,分别是被拖动元素和目标元素,它们都有各自支持的事件...(2)目标元素的事件 在实现拖放功能的过程中,目标元素上的事件有如下三个 事件 含义 dragenter 被拖放元素进入目标元素时触发 dragover 被拖放元素在目标元素内时触发(频繁触发) dragleave...三、dataTransfer对象 上面只是简简单单地实现了拖放功能,但并没用利用该功能做出什么实际性的功能,这里我们介绍一个拖放事件中事件对象上的一个特别重要的属性——dataTransfer 我们通过...dropEffect 目标元素 【注意】:effectAllowed 属性必须在 dragstart事件 中设置,否则无效 ---- 上面也说了,这两个属性基本上只是用来改变鼠标样式的,所以如果想实现特定的功能还得我们自己来重写事件的处理函数

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DDPG强化学习的PyTorch代码实现逐步讲解

来源:Deephub Imba本文约4300字,建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。...Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解...Actor-Critic neural network Exploration Noise Target network Soft Target Updates for Target Network 下面我们一个一个来逐步实现...reshape(-1, 1), np.array(done).reshape(-1, 1) Actor-Critic Neural Network 这是Actor-Critic 强化学习算法的 PyTorch 实现...高斯噪声简单且易于实现,Ornstein-Uhlenbeck 噪声会生成时间相关的噪声,可以帮助代理更有效地探索动作空间。

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讲讲逐步回归

这一篇我们来讲讲逐步回归。什么是逐步回归呢?就是字面意思,一步一步进行回归。 我们知道多元回归中的元是指自变量,多元就是多个自变量,即多个x。...变量选择主要有:向前选择、向后踢出、逐步回归、最优子集等,我们这一篇主要讲前三种。...04逐步回归 逐步回归是向前选择和向后踢除两种方法的结合。是这两种方法的交叉进行,即一遍选择,一边剔除。...逐步回归在每次往模型中增加变量时用的是向前选择,将F统计量最大的变量加入到模型中,将变量加入到模型中以后,针对目前模型中存在的所有变量进行向后剔除,一直循环选择和剔除的过程,直到最后增加变量不能够导致残差平方和变小为止...关于逐步回归的Python实现,网上有很多现成代码的,只要原理清楚了,代码就很好懂了。

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由浅入深逐步了解 Synchronized

对于同步方法,JVM采用ACC_SYNCHRONIZED标记符来实现同步。对于同步代码块。JVM采用monitorenter、monitorexit两个指令来实现同步。...❞ 结论:同步方法和同步代码块底层都是通过monitor来实现同步的。...两者区别:同步方式是通过方法中的access_flags中设置ACC_SYNCHRONIZED标志来实现,同步代码块是通过monitorenter和monitorexit来实现。...(位于HotSpot虚拟机源码ObjectMonitor.hpp文件,C++实现的)。...因为监视器锁(monitor)是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的,而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到核心态(具体可看CXUAN写的OS哦),这个状态之间的转换需要相对比较长的时间

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