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田齐齐

编码顺序从大到小和从小到大有没有影响?

在对特征进行编码时,顺序从大到小和从小到大有没有影响?答:针对有顺序的特征最好按照顺序进行编码,例如学历情况:初中未毕业,初中毕业,高中毕业,专科,本科,硕士,博士,博士后.对应的编码要分别为0,1,2,3,4,5,6,7,8.按照从小到大的顺序.针对类型级别平行的就没有顺序要求了.

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田齐齐

seaborn是什么?

Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

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赵娜0418

查找Jupyter notebook文件保存位置语句

打开anaconda下的Jupyter notebook新建一个Python，在里边输入%pwd的命令，即可看到Jupyter notebook默认的保存路径

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liting李

make_blobs中参数centers是数组什么意思？

make_blobs中参数centers=[[0,0]，[2.0,2.0]]是什么意思？centers表示要生成的样本中心（类别）数，或者是确定的中心点。形状 [n_centers，n_features] 的 int 或数组，可选 (默认值 = 3)要生成的中心数量或固定的中心位置。centers=[[0,0]，[2.0,2.0]]表示中心点的位置坐标为（0，0）和（2，2）。

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liting李

seaborn是什么

seaborn 是基于matplotlib构建的一个可视化包, 封装的程度更高

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PGC123

python如何实现中值滤波？

python如何实现中值滤波？答：scipy中已经实现了该方法，主要用于图像的预处理过程。用法如下：import scipy.signal as signalsignal.medfilt(数据,kernel_size)一般图像的时候 kernel_size是二维元组。如果是一维的数据可以给kernel_size传入一元组signal.medfilt([1,2,3,4,5,6,7,

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PGC123

unexpected EOF while parsing？

代码出现如下报错 unexpected EOF while parsing？File "", line 1 signal.medfilt(data_01_.iloc[:,1],kernel_size=(5,) ^S

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PGC123

我想做个循环，求每列最后一个值减去第一个值循环写不对

我想做个循环，求每列最后一个值减去第一个值循环写不对代码是这么写的：c=[]for i in data_01_.columns: new=data_01_.iloc[:10,i].mean()-data_01_.iloc[-10,i].mean() c.append(new)我感觉我现在有点晕，不知道怎么才对了答：这个代码的问题是你的索引错了冒号丢

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PGC123

chromedriver' 路径没有添加到path报错

老师，我想问下，这个报错是什么意思？答： WebDriverException:Message:'chromedriver'executable needs to be in PATH. 这个报错的意思是说你的chromedriver程序的路径没有添加到环境变量中，所以。所以需要将该程序所在的文件夹地址添加到环境变量 path中即可解决问题。

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PGC123

爬虫时，代码报错提示变量未定义问题。

爬虫函数这边遇到了个问题运行显示没有定义这个是什么错？函数是这样的网上找了好多教程还是没解决答：结合代码与报错信息来看，这是变量作用域导致的问题。函数get_baby_one_page()是无法访问外部的browser对象的。需要在定义函数的时候添加一个参数。代码可以这样#定义函数的时候添加变量def get_baby_one_page(browser): df

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吃瓜群众2号

scikit-learn 中的轮廓系数

对应 scikit-learn 方法是 sklearn.metrics.silhouette_score。该方法是计算所有样本的平均值，另一个方法 silhouette_samples 会返回所有样本的轮廓系数。在文档中提到，轮廓系数需要聚类数大于2，小于(样本数-1)。方法包括几个参数，最终返回一个 float 的轮廓系数，通常是在全部样本上的。X：二维样本，通常为[n_samples, n

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读童话的狼

hstack和concatenate是不是一样的？

np.concatenate（）是按轴拼接，轴为1时与hstack()是一样的

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读童话的狼

Anaconda下如何安装graphviz？

方法一：在线安装在Anaconda Prompt (Anaconda3)中运行下面代码pip install graphviz -i https://pypi.douban.com/simple方法一安装后如果调用出错，一般用离线安装方法可解决，离线安装前需要先卸载卸载方法：pip uninstall graphviz弹出提示时输入y,回车方法二：离线安装 1. 下载安装包首

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读童话的狼

根节点的entropy为啥大于1？

对于二分类问题来说，信息熵最大是1，多分类问题的信息熵会大于1

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读童话的狼

python zip 是什么？

zip()函数的定义：从参数中的多个迭代器取元素组合成一个新的迭代器；返回：返回一个zip对象，其内部元素为元组；可以转化为列表或元组；传入参数：元组、列表、字典等迭代器。当zip()函数有两个参数时，zip(a,b)zip()函数分别从a和b依次各取出一个元素组成元组，再将依次组成的元组组合成一个新的迭代器--新的zip类型数据。

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读童话的狼

决策树中的如何衡量特征重要性？

使用随机森林是常用的一种衡量特征重要性的方法。可以计算正例经过的结点，进而，可以使用经过结点的数目、经过结点的gini系数和等指标。或者，随机替换一列数据，重新建立决策树，计算新模型的正确率变化，从而考虑这一列特征的重要性。

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读童话的狼

pip安装的时候的可以设置保存路径吗？

不可以，pip安装的文件会默认放到anaconda下的文件夹内，如果放到其他位置，有可能会调用不了

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读童话的狼

决策树模型用看一下数据的分布吗？

传统的决策树算法是数据分布敏感的,面对数据分布偏斜的样本集时,常导致少数类别样本的分类精度很低。已有的可以处理偏斜样本集的决策树算法只针对两种类别样本的集合。在数据预处理中也是需要看数据分布的，需要提前进行变换处理。

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读童话的狼

决策树的优势在哪？

决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策

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读童话的狼

决策树处理连续变量的是不是就是回归？

决策树是一种基本的分类与回归方法，本文叙述的是回归部分。回归决策树主要指CART(classification and regression tree)算法，内部结点特征的取值为“是”和“否”，为二叉树结构。所谓回归，就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。因为每个结点都是“是”和“否”的判断，所以划分的边界是平行于坐标轴的。对

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