在加入到数据库的时候，对应的字段是代码编号，但是查询的时候，我们要展示，不能只是展示编号，要展示的是编号对应的具体的值，所以，我们需要在xml里面进行套语句。
Interlocked 类是静态类，让我们先来看看 Interlocked 的常用方法： 方法 作用 CompareExchange() 比较两个数是否相等，如果相等，则替换第一个值。...Decrement() 以原子操作的形式递减指定变量的值并存储结果。 Exchange() 以原子操作的形式，设置为指定的值并返回原始值。...Increment() 以原子操作的形式递增指定变量的值并存储结果。 Add() 对两个数进行求和并用和替换第一个整数，上述操作作为一个原子操作完成。...Read() 返回一个以原子操作形式加载的值。 简单测试一下：简单的自增运算。...for (int i = 0; i < 100_0000; i++) { //sum += 1; Interlocked.Increment(ref sumLock);//以原子操作的形式递增指定变量的值并存储结果
2021-10-20：分数到小数。给定两个整数，分别表示分数的分子numerator和分母denominator，以字符串形式返回小数。如果小数部分为循环小数，则将循环的部分括在括号内。
数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN，表示数据缺失。...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean...（均值）7Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...，返回降维后的数据4 #参数n_components为主成分数目5 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data) 4.2 线性判别分析法（LDA） 使用lda
由于 IRIS 数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4 个特征均赋值为 NaN，表示数据缺失。...使用 preproccessing 库的 Imputer 类对数据进行缺失值计算的代码如下： from numpy import vstack, array, nan 2 from sklearn.preprocessing...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为...mean（均值） Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的...返回降维后的数据 #参数n_components为主成分数目 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data) 4.2 线性判别分析法（LDA） 使用 lda
数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN，表示数据缺失。...from numpy import vstack, array, nan from sklearn.preprocessing import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据...#参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean（均值）7Imputer().fit_transform(vstack((...array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) ?...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
2.4 缺失值计算 由于IRIS数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN，表示数据缺失。...import Imputer 3 4 #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 5 #参数missing\_value为缺失值的表示形式，默认为NaN 6 #参数strategy为缺失值填充方式，...默认为mean（均值） 7 Imputer\(\).fit\_transform\(vstack\(\(array\(\[nan, nan, nan, nan\]\), iris.data\)\)\)...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...返回降维后的数据 4 #参数n\_components为主成分数目 5 PCA\(n\_components=2\).fit\_transform\(iris.data\) 4.2 线性判别分析法（LDA
数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN，表示数据缺失。...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean（均值...） Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...#参数n_components为主成分数目 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data) 4.2 线性判别分析法（LDA） 使用lda库的LDA类选择特征的代码如下
返回值为标准化后的数据 StandardScaler().fit_transform(iris.data) 2.4、缺失值计算 由于IRIS数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN...import Imputer #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN #参数strategy为缺失值填充方式，默认为mean（均值）...Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...#参数n_components为主成分数目 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data) 4.2 线性判别分析法（LDA） 使用lda库的LDA类选择特征的代码如下
由于IRIS数据集没有缺失值，故对数据集新增一个样本，4个特征均赋值为NaN，表示数据缺失。...import Imputer 3 4 #缺失值计算，返回值为计算缺失值后的数据 5 #参数missing_value为缺失值的表示形式，默认为NaN 6 #参数strategy为缺失值填充方式，默认为...mean（均值） 7 Imputer().fit_transform(vstack((array([nan, nan, nan, nan]), iris.data))) 2.5 数据变换 常见的数据变换有基于多项式的...根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...，返回降维后的数据 4 #参数n_components为主成分数目 5 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data) 4.2 线性判别分析法（LDA） 使用
，对于模型来说可能是特征的权值系数等。...基于这些特征处理工作都有共同的方法，那么试想可不可以将他们组合在一起？在本文假设的场景中，我们可以看到这些工作的组合形式有两种：流水线式和并行式。...import load_iris 4 5 #特征矩阵加工 6 #使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan) 7 #使用hstack增加一列表示花的颜色...26 step4 = ('SelectKBest', SelectKBest(chi2, k=3)) 27 #新建PCA降维的对象28 step5 = ('PCA', PCA(n_components...---- 7 总结 2015年我设计了一个基于sklearn的自动化特征工程的工具，其以Mysql数据库作为原始数据源，提供了“灵活的”特征提取、特征处理的配置方法，同时重新封装了数据、特征和模型
作者：陶旭东，北京师范大学，Datawhale成员 一、背景介绍 本文以天池的金融风控赛为背景，梳理了金融风控的整个实践流程，帮助大家避坑学习。...n系列匿名特征 匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理 三、数据分析： 数据探索性分析即我们常说的EDA过程，此过程以了解数据，熟悉数据，为后续的特征工程做准备为目的。...了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，如果使用lgb等树模型可以直接空缺，让树自己去优化，但如果nan存在的过多、可以考虑删掉...计算变量各个分箱的WOE、IV值，返回一个DataFrame ''' x = x.fillna(nan) boundary = optimal_binning_boundary(...',KS) 在金融风控中一般将用户违约率预测的概率转化为评分卡分数，转化过程常用以下形式： #评分卡 不是标准评分卡 def Score(prob,P0=600,PDO=20,badrate=None
利用Python进行常见的特征工程 上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。...'c2', 'c3']) print(df) # 删除含nan的行 print('-'*30) print(df.dropna()) # 删除全为nan的行 print('-'*30) print(df.dropna...(how='all')) # 设置thresh参数，比如将其设置为n，那么其含义是如果该行的非空值少于n个则删除该行 print('-'*30) print(df.dropna(thresh=2))...3.0 2 NaN NaN 0.0 ------------------------------ c1 c2 c3 0 1.0 NaN 3.0 缺失值-填充 # 随机填充 import...NaN 3.0 2 1.0 NaN 0.0 重复值删除 # 构造数据 df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=
，对于模型来说可能是特征的权值系数等。...在本文假设的场景中，我们可以看到这些工作的组合形式有两种：流水线式和并行式。...choice 3 from sklearn.datasets import load_iris 4 5 #特征矩阵加工 6 #使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan...26 step4 = ('SelectKBest', SelectKBest(chi2, k=3)) 27 #新建PCA降维的对象 28 step5 = ('PCA', PCA(n_components...---- 7 总结 2015年我设计了一个基于sklearn的自动化特征工程的工具，其以Mysql数据库作为原始数据源，提供了“灵活的”特征提取、特征处理的配置方法，同时重新封装了数据、特征和模型，
输入值中包含空值，无穷值或超出dtype('float64')的范围！ 输入值必须为正数。...X_chi = SelectKBest(chi2, k=i).fit_transform(x_fillna, y) ......报错显示“输入值中包含空值，无穷值或超出dtype('float64')的范围！”，但明明已经填充缺失值了。...直接将含有异常值的记录删除 视为缺失值 利用缺失值的方法进行处理 平均值修正 可用前后两个观测值的平均值修正该异常值 不处理 伪异常数据直接在有异常值的数据集上进行挖掘建模 另一种解决方案： 用python...).fillna(2) # 用2填补缺失值 score = [] for i in range(1400,499,-10): X_chi = SelectKBest(chi2, k=i).fit_transform
在本文假设的场景中，我们可以看到这些工作的组合形式有两种：流水线式和并行式。...choice from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #特征矩阵加工 #使用vstack增加一行含缺失值的样本(nan,...nan, nan, nan) #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 iris.data = hstack((choice([0..., 1, 2], size=iris.data.shape[0]+1).reshape(-1,1), vstack((iris.data, array([nan, nan, nan, nan]).reshape...step4 = ('SelectKBest', SelectKBest(chi2, k=3)) #新建PCA降维的对象 step5 = ('PCA', PCA(n_components=2)) #新建逻辑回归的对象
相关系数法 使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。...用feature_selection库的SelectKBest类结合相关系数来选择特征的代码如下： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from...，数组第i项为第i个特征的评分和P值。...以随机森林为例： 对随机森林中的每一颗决策树，用OOB（袋外数据）计算误差errOOB1; 对OOB所有样本特征X加上噪声干扰，再次计算误差errOOB2; N棵树，特征X的重要性= 若某个特征加上噪声后...sklearn中会对每个特征赋予一个分数，分数越大，特征越重要，因此，可以根据特征重要性排序，然后选择最佳特征组合； RandomForestClassifier(n_estimators=200,oob_score
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为三种 Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征。 方差过滤 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。...）或一个分数的数组。...再结合 feature_selection.SelectKBest 这个可以输入”评分标准“来选出前K个分数最高的特征的类，我们可以借此除去最可能独立于标签，与我们分类目的无关的特征。...从特征工程的角度，我们希望选取卡方值很大，p值小于0.05的特征，即和标签是相关联的特征。而调用SelectKBest之前，我们可以直接从chi2实例化后的模型中获得各个特征所对应的卡方值和P值。
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