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关键词

IV和WOE记录

IV和WOE记录 IV (Information Value) 1)用途:评价特征或变量的预测能力。 所以,WOE表示的实际上是“当前分组中响应客户占所有响应客户的比例”和”当前分组中没有响应的客户占所有没响应的客户的比例“的差异 IV的计算 IV_i=(py_i-pn_i)*WOE_iIV = \ sum_{i}^{n}IV_i 其中,n为变量分组的个数。 为什么使用IV而不是直接用WOE 1.IV和WOE的差别在于IV在WOE基础上乘以($py_i-pn_i$)- $pyn$ ,乘以了这个$pyn$变量保证了每个分组的结果都是非负数。 IV的极端情况处理 1.合理分组 2.0 —> 1

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WOE与IV

WOE(Weight of Evidence) 我们使用german credit数据来解释WOE及后面的IV。 WOE没有考虑分组中样本占整体样本的比例,如果一个分组的WOE很高,但是样本数占整体样本数很低,则对变量整体预测的能力会下降。因此,我们还需要计算IVIV(Information Value) IV考虑了分组中样本占整体样本的比例,相当于WOE的加权求和。具体计算公式如下: ? 根据上面的公式,我们可以得到savings字段各取值IV及字段总体IV: 1(未违约) 2(违约) 总计 WOE IV A61 386 217 603 0.271 0.047 A62 69 34 11 63 -0.7066 0.027 A64 42 6 48 -1.099 0.044 A65 151 32 183 -0.704 0.077 总计 700 300 1000 0.197 R语言实现

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    R语言-缺失(二)

    运行结果可知,0表示变量列中有缺失,1表示变量列中缺失,第一行表示无缺失,第二行表示除了span之外无缺失,第一列表示各个缺失模式实例个数,最后一列表示各模式中有缺失的变量个数。 可看到,sleep数据集有42例没有缺失,仅2个实例缺失span,9个实例同时缺失NanD和Dream,数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个缺失 aggr()函数不仅仅绘制每个变量的缺失数 左边的图可知缺失数量,NonD有最大的缺失数14个,右边的图显示有2个哺乳动物缺失NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有缺失。 数值型的数量被转换到[0,1]区间,利用灰度表示,颜色浅表示数值小,深色表示数值大,红色表示缺失。 两个变量均有缺失的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。

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    R语言计算tmb

    tmb与免疫检查点抑制剂疗效相关,而TCGA数据库中的tmb可以通过TCGAmutations包来计算 # =============================================

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    R语言-缺失(一)

    大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框,但是在大多数情况下,在处理真实数据之前 不得不消除缺失数据:(1)删除含有缺失的实例;(2)用合理的替代缺失。 生物学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度 (Exp)和面临的总危险程度(Danger) 处理缺失的方法: ? R语言中使用NA代表缺失,NaN(不是一个数)代表不可能的,符号Inf和-Inf代表正无穷和负无穷,函数is.na、is.nan()和is.infinite()分别识别缺失、不可能和无穷,返回结果是 complete.cases(sleep))#数据集中32%实例有一个或多个缺失 [1] 0.3225806 对于缺失,必须牢记complete.cases()函数仅NA和NAN缺失识别,Inf 和-Inf无穷呗当作有效;必须使用缺失函数来识别数据对象中缺失,比如mydata==NA的逻辑是无法实现的

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    R语言︱缺失处理

    complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反,is.na的TURE为是缺失;complete.cases的TURE为完整。 ——因为R默认将TURE、FALSE当做1、0 #计算缺失个数 sum(is.na(an)) #单数列,sum一下可以直接计算“Ture”的数值和 colSums #多维数列,按行,na.rm为是否需要忽略缺失,na.rm=T表示忽略,删除 #数据框中的缺失操作 #数据框中的缺失操作 y <- an[is.na(an)] #选中缺失 : 关于缺失的检测应该包括:缺失数量、缺失比例、缺失与完整数据筛选。 complete.cases(saledata)) #1/201数字,缺失比例 saledata[!complete.cases(saledata),] #筛选出缺失的数值

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    python计算IV及使用

    在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar Yvar == 0)].count() N_1_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 1)].count() iv = np.sum((N_0_group/N_0 - N_1_group/N_1) * np.log((N_0_group/N_0)/(N_1_group/N_1))) return iv = CalcIV(df[col], df[Yvar]) ivlist.append(iv) names = list(df_Xvar.columns) iv_df = pd.DataFrame ({'Var': names, 'Iv': ivlist}, columns=['Var', 'Iv']) return iv_df 其中,df是分箱后的数据集,Kvar是主键,Yvar是y变量

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    Python计算IV的示例讲解

    在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar 取前N个元素,也就是索引为0-(N-1)的元素,可以用循环: r = [] n = 3 for i in range(n): ... r.append(L[i]) ... 在Python中,迭代是通过 for … in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { 的示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    缺失处理(r语言,mice包)

    对缺失的处理是数据预处理中的重要环节,造成数据缺失的原因有:数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本,介绍缺失处理的方法。 数据缺失一般为前两种情况,最后一种情况的处理较复杂,要对感兴趣的关系进行建模,还要对缺失的生成机制进行建模,并不断收集新数据。 判断缺失 1,is.na()函数。 作用于向量、数据框,对应数值为缺失则返回TRUE,否则返回FALSE。将sum()函数作用于is.na()的结果,可返回缺失数量。 ? 2,complete.cases()函数,返回逻辑向量。 浅色代表小,深色代表大,红色代表缺失。matrixplot()展示了每条样本的缺失情况。 (3)marginplot()函数,每次只能绘制两个变量的缺失情况。 ? ? 2,替换缺失。可以通过均值、中位数、随机数来替换缺失,但是会引入偏差。 3,多重插补法。

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    R语言】P转换成***

    我们在做一些统计学分析的时候,总是能得到一个p。但是在画图的时候,一般会把p转换成星号(*),显示在图上。那么今天小编就来跟大家聊一聊,怎么用R语言,将P转换成对应的*。 #install.packages("gtools") library(gtools) star2=stars.pval(pval) pval star2 这个函数连转换的参数都帮你省了,只需要输入p就可以了

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    2-6 R语言基础 缺失

    #缺失 Missing Value > #NaN不可识别NA > x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE

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    R语言中进行缺失填充:估算缺失

    在大多数统计分析方法中,按列表删除是用于估算缺失的默认方法。但是,它不那么好,因为它会导致信息丢失。 在本文中,我列出了5个R语言方法。 链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补(例如均值)相比,创建多个插补可解决缺失的不确定性。 如果X1缺少,那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后,将X1中的缺失替换为获得的预测。同样,如果X2缺少,则X1,X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后,缺失将被替换为预测。 > impute_arg 输出显示R²作为预测的缺失。该越高,预测的越好。 插补模型规范类似于R中的回归输出 它会自动检测数据中的不规则性,例如变量之间的高共线性。 而且,它在归算过程中增加了噪声,以解决加性约束的问题。  如图所示,它使用汇总统计信息来定义估算

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    R语言日常笔记(4)修改基因最大表达

    问题描述:差异基因分析中有一些基因会有异常表达,例如说,A基因在大部分样本表达量介于1-10之间,然后A基因在甲样本表达量高达10000以上,这就是明显的异常表达。 对于这一列处理方法: (1)删除异常样本 (2)或者修改其异常表达 下面的代码用于完成第二个方法 rm(list=ls()) setwd('D:\\work\\F1\\mut') load

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    R语言缺失处理的结果可视化

    缺失的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。 接下来就是我们如何填充呢,缺失填充函数mice中包含了很多的填充方法: ? 当然还有一个impute包专门用来进行缺失填充的,大家可以根据自己的需要进行选择,我是觉得有图有真相。

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    超详细的 R 语言插补缺失教程来啦~

    在分析数据集时,常常会碰到一些缺失,如果缺失的数量相对总体来说非常小,那么直接删除缺失就是一种可行的方法。但某些情况下,直接删除缺失可能会损失一些有用信息,此时就需要寻找方法来补全缺失。 今天小编给大家介绍一个用来处理缺失R 包——MICE,本文为译文,原文链接[1]及参考文章[2]见文末。 数据处理 本文,我们将使用 R 自带的一个空气质量数据集airquality来估算缺失的。为了介绍 mice 包的用法,先从数据集中删除一些数据点,制造一个缺失数据集。 左边的红箱显示了缺失 Ozone 的 Solar.R 的分布,蓝箱表示剩余数据点的分布。底部的红箱显示了缺失 Solar.R 的 Ozone 分布。 densityplot(tempData,~ Ozone + Solar.R + Wind + Temp | .imp) 上述图形,没有将插补后的数据与原始数据比较,可以采用下面语句先在左边图形(该图形包含了全部插结果

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    R语言︱缺失处理之多重插补——mice包

    (其他方法可见:R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题。 最终模型的标准误和p都将准确地反映出由于缺失和多重插补而产生的不确定性。 插补模型可以多样化,比如lm,glm都是可以直接应用进去,详情可见《R语言实战》第十五章; (3)pool对象。 可见博客:在R中填充缺失数据—mice包 ———————————————————————————————————————————————————— 2、mice函数详解 mice函数主要参数有mice 其中,批量导入、写出数据的方法可见: R语言︱文件读入、读出一些方法罗列(批量xlsx文件、数据库、文本txt、文件夹) ———————————————————————————

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    R语言缺失的处理:线性回归模型插补

    p=14528 ​ 在当我们缺少时,系统会告诉我用-1代替,然后添加一个指示符,该变量等于-1。这样就可以不删除变量或观测。 默认情况下,R的策略是删除缺失。 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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    基础知识 | R语言数据管理之缺失

    R语言数据管理之缺失 在做任何数据分析的第一步,是根据个人需求创建数据集,存储数据的结构是多样的,包括向量,矩阵、数据框、因子以及列表等。 其实,以上几个R语言的独特术语,在C++中也会经常用到,导致很多人都会认为自己很熟悉的错觉,然而在实际的应用中,却经常出现错误。 最近在处理一波量大的数据,在运行程序的过程中,因为前期数据处理错误却出现各种bug,经过检查数据集发现是数据管理的问题,为了巩固R语言的基本数据管理,特地重新基础知识。 ,学R的初心就是为了绘制实验过程产生的数据图,然而随着深度学习,会发现,R语言的数据分析也很重要,常常会在绘制图形的过程中,因为数据框中存在格式不统一,字符或者缺失等原因导致绘图失败。 对于非数学专业又喜欢R语言的人来说,学R之路漫漫其修远,没有极客基因是不行的,打好基础是进阶的前提!

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    R语言入门】R语言环境搭建

    安装完成之后,你将会看到一个朴实无华的图标,没错,这就是 R 语言本尊了。 ? R 语言简单实例 主要工作已经完成,让我们动动小手,优雅的单击(或双击)R Studio 图标,来感受一下R 语言的魅力。 小结 到此为止,R 语言就已经顺利的收入囊中了,恭喜你,又掌握了一门语言(的 Hello world)了。 【此处应有掌声】 接下来,会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法,目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析,以便能在生活和工作之中有所应用。 加之在大学时就对数据分析感兴趣,也曾经学过 R 语言,现在算是重温和复习吧。

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    数据咖小课堂:R语言十八讲--(补充)处理缺失

    . 2.处理缺失的步骤 识别缺失数据:is.na 或complete.cases 或数据量大时用mice包的md.pattern 与VIM包的许多函数 ? marginplot(sleep[,c(7,4)],col=c("gray","red","blue")) #缺失散点图,红色点表示另外一个变量观测缺失 ? ? 具体插补的是多少我们也可以看看. 分别是5次模拟数据集中,dream的缺失插补. ? 完整的模拟数据集中的第2个就是: ? 其他方法: ? 3,缺失分类 完全随机缺失(MCAR):某个变量的观测缺失与自身其他观测,以及其他数据集中的变量无关. eg:工作人员忘记填了 随机缺失(MAR):某个变量的观测有缺失,与自身其他观测无关,但与数据集中其他变量有关 非随机缺失(NMAR) 数据缺失不属于以上两种.处理此类缺失非常复杂. eg:去调查人们的收入情况这 一变量,那么缺失往往是比较小的和比较大的,因为可能穷人不好意思说,富人不愿意说.

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