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ermutuxia

这个公式如何理解=IF(H26

这个公式如何理解=IF(H26

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zengweiak47

机器学习建模流程1.业务理解(解决什么问题,需要什么数据)2.获取数据(数据库,爬虫,直接数据)3.数据预处理:数据的清洗,探索性分析,特征选择4.建模(模型的选择,超参数优化)5.模型测试6.模型应用时间序列可以考虑采用相邻填充.类别型数据类型,一般都是字符型,数值型(离散型)连续型:连续数值,填充(均值,中位数)常用的编码的方式label encode : 0,1,2,3....哑编码:(中,

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赵娜0418

py文件和ipy文件异同

1. 相同点用Python语言编写的源代码文件，其文件后缀是 “.py” 或 “.ipynb”。用Python语言编写的源代码文件，其文件后缀是 “.py” 或 “.ipynb”。2. 区别.py：".py" 文件是标准的Python源代码文件，通常情况下，使用 “.py” 的python源代码文件。可以用Spyder编辑并运行.py文件。也可以用notepad++或者sublime免费的编辑器进

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赵娜0418

python读入文件时加r的作用？

r’xxx’ 的含义**加 r 会把字符串转变为非转义的原始字符串。**比较常用。例如：print('D:\\test\\test.txt')print(r'D:\\test\\test.txt')print(r'D:\test\test.txt')123结果是：D:\test\test.txtD:\\test\\test.txtD:\test\test.txt123从结果看来，加 r 的作用是把

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shauna570392

date函数使用场景是什么？

DATE函数函数用途：返回表示特定日期的连续序列号。语法结构：DATE(year,month,day)参数说明：Year：必需。year 参数的值可以包含一到四位数字Month：必需。一个正整数或负整数，表示一年中从 1 月至 12 月（一月到十二月）的各个月Day：必需。一个正整数或负整数，表示一月中从 1 日到 31 日的各天。应用场景：1.根据给定的年月日组合成日期2.根据其他日期计算某个日

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小朱520

python中的一些导入文件的代码

%matplotlib inline 在线显示图片import numpy as npdata = np.genfromtxt('kmeans.txt',delimiter=' ') 使用np导入文件import pandas as pddata=pd.read_csv('D:\CDA\File\datingTestSet.txt',sep='',names=['x1','x2','x3','y

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ermutuxia

如何用python将word doc文件转换成其他格式文件？

dir1="D:\\附件"from win32com import client as wcword = wc.Dispatch("Word.Application")doc = word.Documents.Open(dir1+"\\"+"51job_X先生_01.doc")doc.SaveAs(dir1+"\\"+"测试.docx", 12) # 12表示docx格式#用上面的设定方法，当你

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Dreaming2019

请教一下，今年二级建模考试的清洗思路

今年考试，数据中有130个字段，第一个任务是要清洗数据，提取数据，寻找字段进行分析，因为上课练习时数据质量和体量都比较小，所以想请教一下，面对这样的真实数据的第一步清洗工作的思路，或者解题步骤。主要困惑在：1.130个字段每一个字段都要进行缺失值填补吗？ 2.用什么方法判别需要纳入分析的字段。后120分钟.rar

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-黄纬

业务建模—RFM模型

RFM模型是根据用户历史行为数据，结合业务理解，实现用户分类，助力用户的精准营销。其核心是数据分类。1、RFM作用：帮助企业判断哪些用户有异动，是否有流失的预兆，从而增加相应的运营措施 2、维度选择：（1）最近一次消费（Recency）:基于当前时点，统计用户最近一次消费时点和当前时点的时间差（2）消费频次（Frequenc

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zzz778290113

特征筛选及PAC

特征筛选：当特征非常多的时候，可能存在冗余，特征越多，可能噪音越多，同时特征越多，模型效率越低，可以考虑进行特征筛选来去掉无效的信息，看看是否可以提高模型的准确度。既可以提升模型的泛化能力，也能够减少模型运行的时间特征筛选的方法，在对测试集进行筛选的时候，使用的是通过训练集训练之后的模型进行筛选在特征筛选的方法中，以下方法一到四的效果（单变量特征筛选方法）不如方法五和方法六的效果好方法一：方差过滤

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Zzyh12

机器学习之决策树

决策树是一种基本的分类与回归方法,由结点和有向边组成,路径上内部结点的特征对应着规则条件,而叶节点的类对应规则的结论(互斥并完备)决策树预测过程:收集数据--准备数据--分析数据--训练算法--测试算法--使用算法决策树的构建:特征选择,决策树的生成,决策树的修剪特征选择的标准:信息增益(在划分数据集之后信息发生的变化,信息增益越高越好)构建决策树的方法:ID3,C4.5,CARTID3具体流程:

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CDA持证人阿涛哥

如何用Python计算身体质量指数BMI,并给出胖瘦程度评价?

问:身体质量指数 (Body Mass Index, 简称 BMI)，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。BMI 值超标，意味着你必须减肥了。BMI 的计算公式是：BMI=体重(千克)/身高的平方(米)按照中国人的体质特征，BMI 指数小于 18.5 为体重过轻，在 18.5 到 23.9 之间为正常，在 24 到 27.9 之间为超重，大于等于 28 的为肥胖。请你根据上述

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zengweiak47

决策树是一种基本的分类与回归方法看成if -then 规则决策树的构建特征选择(特征选择对于选取对训练数据有分类的特征)决策树的生成决策树的修剪信息增益:在划分数据集之后信息发生的变化称为信息增益.熵定义为信息量的期望值.(概率越小,信息量大)香农熵n(类别)越大,香农熵(H)越大,n固定,H在均匀条件下最大经验熵(香农熵根据概率算出来,但概率不知道,只能使用经验熵)分类少 H(D|A)大 g小分

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UIROIS

使用 VLOOKUP 函数在表中查找值。语法VLOOKUP (lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])例如：= VLOOKUP （A2，A10： C20，2，TRUE）=VLOOKUP("袁",B2:E7,2,FALSE)= VLOOKUP （A2，"客户端详细信息"！A:F，3，FALSE）参数名称说明lookup_val

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玉子酱

决策树三种算法总结

ID3:解决的是分类问题，多叉树，根据信息增益最大原则选特征作为结点，输入特征可以是离散型。C4.5：解决的是分类问题，多叉树，根据信息增益率最大原则选特征作为结点，输入特征可以是离散型，也可以是连续型。CART：可以解决分类和回归问题，二叉树，选择最小Gini系数的特征作为结点，输入特征可以是离散型，也可以是连续型。

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赵娜0418

python中参数是如何传递的？

参数的传递：1、在python中华，类型属于对象，变量是没有类型的： a=[1,2,3] a="deiok" 以上代码中[1,2,3]是list类型，"deiok"是string类型，而变量a是没有类型的，它仅仅是一个对象的引用，可以是list类型对象，也可以是只想string类型对象2、可更改（mutable）与不可变更改（immutable）对象在py

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小朱520

python关于knn的分类报告各个数值的解释

precision为精准率 recall为召回率 f1-score为调和参数 support为样本总数其中1/p+1/r=2/f accuracy 为正确率 macro avg 宏平均 = 3类样本precision的均值=（1+1+1）/3weighted avg 加权平均=3类样本的每个precision乘以每类的support除以总样本support45(1*

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开花结果02

python:训练集进行PCA预处理再进行建模，那新数据预测时，新数据还需要进行PCA处理吗

问题：训练集进行PCA预处理再进行建模，那新数据预测时，新数据还需要进行PCA处理吗解答：训练集在进行PCA的pca.fit(Xtrain)的过程中，e1,e2,e3,e4向量已经记录下来了，并且保存在一个实例pca中，当来了一个测试集的时候, pca.transform(Xtest), 使用记录下来的e向量，直接对测试集进行转换，就完了Xtest的PcA的转换

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hcy吃猫的鱼

1.一定不要忘记 if/else 行的结尾":"，如果省略了":"会报错；2.一定不要忘记 if/else 执行行(if/else紧接的行)下的缩进，如果省略了缩进，程序依旧会报错；3.input()函数输出的是字符串；4.条件判断中表示等于时用“==”；5.zip( )函数是按照序列顺序进行压缩，即，各位置元素，依次对应；6.若迭代器(列表、字典等)长度不唯一，则以最短的为准；7.元组没有推导式

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张敏玉

描述统计分析报告考试成绩案例

考试成绩分析报告（描述统计分析）对学生成绩进行排序，得到表1：表1 学生考试成绩排序表排序小 → 大小 ↓ 大3560727689466172768951637477925265747793536774789453687479955669748098587075859958717587——59727588—— （1）结合原始资料和表1数据，班级总人数n

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