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wo5656500

协方差为什么运算出来4个，而只取第二个？

x2和y1的协方差和x1和y2的协方差值一样，所以随机取了一个

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wo5656500

相关系数直接看大小不用管正负吗

需要，大小代表相关程度，正负号代表是正相关还是负相关关系

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wo5656500

为什么这三个是不显著的？

在进行t检验时，会计算出一个t值，而在选定显著性水平后，可以找到相比较的t值，两者可以比较，判断显著性。p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果p值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。

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wo5656500

这两种方式显示体重与时间的相关系数为什么不一样

第一种方法是斯皮尔曼相关系数公式求的，第二种方式默认求皮尔森相关系数

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wo5656500

正则化具体操作是怎么做的呢？

1）概念　　L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。　　L1正则化表示各个参数绝对值之和。　　L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。2）正则化后会导致参数稀疏，一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。且参数

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wo5656500

出现异方差怎么处理？

解决异方差问题一般有三种办法，分别是数据处理（取对数）、Robust稳健标准误回归和FGLS法；三种办法可以同时使用去解决异方差问题。1. 原数据做对数处理针对连续且大于0的原始自变量X和因变量Y，进行取自然对数（或10为底对数）操作，如果是定类数据则不处理。取对数可以将原始数据的大小进行‘压缩’，这样会减少异方差问题。事实上多数研究时默认就进行此步骤处理。负数不能直接取对数，如果数据中有

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liting李

删除缺失率高达80%以上的字段？

order=order.dropna(axis=1,thresh=order.shape[0]*0.2)order.head()thresh：非缺失值至少要多少个，低于thresh指向的个数，该字段就不要了非缺失个数低于20%字段就不要了order.shape[0]返回的是字段的长度（每个字段包含的元素的个数）也即是说每个字段的非缺失值的个数不得低于：order.shape[0]*0.2

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liting李

python中安装结巴库老报错

在Python中安装结巴代码：pip install jieba ，但是在cmd中执行时显示上述报错，这可能因为网络问题如果出现此种情况，请在网页中执行代码pip install jieba -i https://pypi.douban.com/simple，就能安装成功。

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liting李

如何在Python中写多元线性回归代码

建立初步的数据集模型之后将训练集中的特征值与标签值放入LinearRegression()模型中且使用fit函数进行训练,在模型训练完成之后会得到所对应的方程式（线性回归方程式）需要利用函数中的intercept_与coef_。model = LinearRegression() model.fit(X_train,Y_train) a = model.intercept_#截距

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陈革007

解决写代码或者函数的时候,中英文标点符号混用的办法

Tips: 如果你使用的是微软自带的输入法,可以打开选项设置,把"中文输入法下输入的为英文符号"这个选项打开,这样在写函数和代码的时候, 就不会在标点符号上报错了,以后用python SQL敲代码的时候都非常实用; PS: 如果你要写一些官方重要的汉语文件时,记得提前把这个选项关掉 (其他的输入法没有研究过,可以自己尝试设置)

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读童话的狼

用均值填补缺失值需要注意哪些问题？

均值容易受到极端值的影响，所以填充之前需要先处理异常值，对连续型数据可以利用均值填充对于有序的分类型变量，一般就是用众数或中位数填充

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wo5656500

导入数据提示unexpected EOF while parsing怎么解决？

这个问题说明路径有问题，检查一下小括号，引号，\\有没有漏写或者写错

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赵娜0418

Python面试题

arr1=[2,7,11,15]target=9 def solution(arr1,target): if len(arr1) < 2: return for i in range(0, len(arr1) - 1): for j in range(i 1, len(arr1)): if arr1[i] arr

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wo5656500

什么是过拟合？

过拟合（over-fitting），机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。过拟合问题，根本的原因则是特征维度(或参数)过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。

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赵娜0418

Python面试题

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wo5656500

对于小数据来讲，有误差不是更加影响数据了吗，为什么小数据不考虑过拟合呢？

因为小数据通常是线性模型，线性模型不太可能会出现过拟合

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读童话的狼

计算时间差时为什么这里是除以100？

原始数据如下，因为这里日期是用浮点数储存的，直接相减的出的值解释性不好，x是FST_USE_MON的取值，x//100得到的是年份，x0得到的是月份，这个函数得到的是x与y相差的月份

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wo5656500

单样本t检验中这个3是什么意思？

这个3代表原假设中的期望值

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wo5656500

事后检验是用来干嘛的呢

事后检验是指将市场风险计量方法或模型的估算结果与实际发生的损益进行比较，以检验计量方法或模型的准确性、可靠性，并据此对计量方法或模型进行调整和改进的一种方法。若估算结果与实际结果近似，则表明该风险计量方法或模型的准确性和可靠性较高；若两者差距较大，则表明该风险计量方法或模型的准确性和可靠性较低，或者是事后检验的假设前提存在问题；介于这两种情况之间的检验结果，则暗示该风险计量方法或模型存在问题，但结

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wo5656500

提示seaborn中没有lineplot?

lineplot是seaborn自带的，报错很有可能是seaborn这个包损坏了,卸载这个包重新安装

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