Python数据分析-数据科学专业问答社区-CDA答疑社区

热线电话：13121318867

登录

zxq997

python怎么生成哑变量

通过 get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。初中, 高中 , 大学0, 1, 2 A, B, AB, O是否A型是否B型 AB O1号: 0 0 1 2号: 0 1 0 3号: 0 0 1 4号: 1

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

zxq997

K最邻近算法实例的去量纲

通过欧式距离计算出点与点的远近，圆点代表待分类的点，方点与三角点代表训练数据中已经分好成两类的数据。可以看出，在指定的半径1中，三角点个数比方点个数多一个，K最邻近算法会将圆点分成三角点一类，在指定半径2中，方点比三角点多一个，所以K最邻近算法会将圆点分成方点一类。K最近邻算法的使用会存在一些假设。首先假设在相同类型中的客户拥有同样的行为，其次假设需要判别的点会做与其邻居相同的事情。如果这

0.0000

0

0

0

关注作者

收藏

zxq997

K最近邻分类(KNN)是一种惰性学习法(Lazy Learning)，在提供训练数据集时只做少量的工作，而在进行分类时才进行大量的运算，因此也成为给予实例的学习(Instance-based Learning)。KNN即在数据进行分类时，将未知类别的数据归类到与它们最相似的带有标记的案例所在的类。对于训练集中的每一个记录，KNN确定该记录与训练数据集中该记录相似度“最近”的K条记录，其中K是一个预

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

树回归的一般方法

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。(4) 训练算法：大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上。(5) 测试算法：使用测试数据上的R2值来分析模型的效果。(6) 使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情

0.0000

0

5

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

Windows 系统可以从http://www.python.org/getit/下载，注意选择合适的Windows安装包（64位或32位）并按说明进行操作。可以从http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/下载二进制NumPy文件，这种安装方式可以省去自己编译的麻烦。安装完毕后就可以打开Python命令行了。在“运行”窗口输入cm

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

詹惠儿

pyhton中怎么进行多项式拟合？

首先检查下版本问题：注意：多项式拟合在1.9.2 版本中可用运行pip install plotly --upgrade可更新你的Plotly版本导入相关库：多项式拟合＃在此处了解API身份验证：https：//plot.ly/python/getting-started ＃在这里找到你的api_key：https：//plot.ly/settings/api

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

詹惠儿

什么事可视化Q测试？

可视化Q测试为了正确地显示我们的critical height ，我们可以使用数据集点按递增顺序绘制散点图，并为我们的临界高度绘制一条线。该临界高度是阈值，使得如果数据集中的最低点低于它，则将其视为outlier 。为了得出这个值，我们只需要从查询表中，然后将其插入我们的QQ以上的公式中，用未知的xx替换我们的最小值因此我们得到了：在python中实现：

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

詹惠儿

python的Q测试是什么？

导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

用python做指数拟合

导入相关的库：指数拟合＃在此处了解API身份验证：https：//plot.ly/python/getting-started ＃在这里找到你的api_key：https：//plot.ly/settings/api

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python快速绘制散点图矩阵？

首先，导入python绘图的相关库：a导入数据这个例子中，我们将使用以下每10分钟采样一次的风速实际数据来展示。a数据如下：散点图矩阵

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

詹惠儿

用python如何快速绘制箱形图？

首先，导入python绘图的相关库：a导入数据这个例子中，我们将使用以下每10分钟采样一次的风速实际数据来展示。a数据如下：箱形图

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

詹惠儿

用python如何绘制直方图？

首先，导入python绘图的相关库：导入数据这个例子中，我们将使用以下每10分钟采样一次的风速实际数据来展示。数据如下：绘制直方图我们将使用我们数据的“10 Min Std Dev”列生成histogram 。

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行线性拟合？

导入相关的库：线性拟合＃在此处了解API身份验证：https：//plot.ly/python/getting-started ＃在这里找到你的api_key：https：//plot.ly/settings/api

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行Kolmogorov检验？

Kolmogorov-SmirnovKolmogorov-Smirnov检验相比Shapiro应用更加广泛，因为它可以将任何两个分布相互比较，不一定是对正态分布的一个分配。这些检验可以是单侧检验或双侧检验，但后者仅适用于两个分布都是连续的。由于我们的p值为0.0（意味着考虑到测试的小数精度，它实际上是“0”），因此我们有强有力的证据表明不应该拒绝零假设。

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行正态分布？

导入相关库：导入相关数据： Shapiro-Wilk适用范围：Shapiro-Wilk正态分布检验适合与较小的数据集。由于P值远低于T统计量的值，我们在置信度为0.05时表明不能拒绝零假设。

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行random walk？

导入相关库：定义random walk可以被认为是随机过程，其中tolken或标记在一些空间周围随机移动，即，具有用于计算距离的度量的空间。在笛卡尔空间中，它更常见于一维（ mathbbZ mathbbZ），二维（ mathbbZ2 mathbbZ2）或三维（ mathbbZ3 mathbbZ3），其中 mathbbZ mathbbZ表示整数集。在下面的可视化中，我们将使用散点图和颜色

62.1152

1

2

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python求百分比和累积密度函数？

求百分比求累积密度函数

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行离散数据的频率分析

导入相关库：导入数据我们将导入数据集以执行我们的离散频率分析。我们将在2010年看看各国的酒精消费情况。概率分布我们可以生成数据的直方图，其中y轴表示数据的概率分布。频率计数

0.0000

0

5

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行双因素方差分析？

双因素方差分析首先，导入数据：在Two-Way ANOVA ，有两个变量需要考虑。问题是我们的变量（齿长len ）是否与其他两个变量相关，并且由等式计算：

62.1152

1

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

如何用python进行单因素方差分析？

单因素方差分析也叫单因子方差分析，Analysis of Variance Test或ANOVA是对多于2组的t检验的推广。我们的零假设表明，在数据组中采样的人群中存在相同的均值。写作： n维数据组。我们的另一种假设是，上述等式中的任何一个等价都无法满足。在这个ANOVA测试中，我们处理的是F-Statistic而不是p-value 。他们的联系是不可或缺的，因为他们是表达同一

62.1152

1

0

0

关注作者

收藏

<1…112113114…123>

CDA考试动态

CDA报考指南