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0. 一、變量X的重要性劃分 二荠医、選擇X的步驟 1褂乍、尋找非常重要的變量持隧。從業(yè)務(wù)著手,一定要熟悉業(yè)務(wù)逃片,從運(yùn)營(yíng)報(bào)告學(xué)習(xí)活動(dòng)屡拨、和業(yè)務(wù)人員溝通弄清楚業(yè)務(wù)、從業(yè)務(wù)準(zhǔn)則判斷重要變量 ...
一、邏輯回歸(logistic回歸),主要解決二分類問題 y經(jīng)過3次變換洁仗;p是值為1的概率值,1-p是值為0的概率值性锭;當(dāng)x是分類數(shù)據(jù)赠潦,模型表現(xiàn)最佳 二、看數(shù)據(jù) 先看行數(shù)據(jù)...
一草冈、數(shù)據(jù)分析歸類 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和測(cè)量數(shù)據(jù)分析 二她奥、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用領(lǐng)域歸類 小樣本:小數(shù)據(jù)分析,用加號(hào)連接怎棱,市場(chǎng)調(diào)查哩俭,用SPSS工具 大樣本:大數(shù)據(jù)分析,用乘除連接拳恋,銀行...
一凡资、線性回歸模型建立流程 九大步驟: 1、明確需求(確定因變量Y是什么) 2谬运、數(shù)據(jù)清洗隙赁,并不是刪除數(shù)據(jù) 2.1 處理缺失值 2.2 處理異常值 2.3 增加分類變...
一、回歸模型 1梆暖、線性回歸 1.1 模型解讀 Y= X 自變量伞访,形式不固定,可以是一次項(xiàng)轰驳,也可以是多次項(xiàng)厚掷,還可以是指數(shù)或?qū)?shù);個(gè)數(shù)為1就是一元回歸级解,個(gè)數(shù)是多個(gè)就是多元...
一冒黑、統(tǒng)計(jì)學(xué) 1、基礎(chǔ)知識(shí) 1.1蠕趁、基本定義 1.1.1 集中趨勢(shì):一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的傾向和程度.注:低層次數(shù)據(jù)的測(cè)度值適用于高層次的測(cè)量數(shù)據(jù)薛闪,但高層次數(shù)據(jù)的測(cè)度值并不適...
一、基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn) 1俺陋、列相當(dāng)于X軸豁延,行相當(dāng)于Y軸 2、重分箱:把分類類目中頻數(shù)少的合并歸為一類腊状,如 30年代的數(shù)據(jù)就幾條記錄诱咏,40年代數(shù)據(jù)就幾條記錄,50年代有幾十條以上缴挖,可以...
1袋狞、設(shè)計(jì)四大要素:對(duì)齊、對(duì)比、重復(fù)苟鸯、親密性 2同蜻、色彩設(shè)定要點(diǎn):主色、副色早处、強(qiáng)調(diào)色