藍(lán)天下悠閑的云朵

1间雀、背景 目的：平臺(tái)每日活躍用戶(hù)沒(méi)有顯著提升悔详，但用戶(hù)構(gòu)成比例中新訪客比率逐漸上升，老用戶(hù)的留存率逐漸下降惹挟，根據(jù)需求進(jìn)行付費(fèi)用戶(hù)流失情況作一個(gè)專(zhuān)題分析伟端，內(nèi)容包括：流失用戶(hù)識(shí)別，...

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1. duplicated() 和 drop_duplicated() duplicated() 檢測(cè)重復(fù)值匪煌，drop_duplicated() 去掉重復(fù)值责蝠。 1.1 查看重...

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1. 分組，透視萎庭，交叉 2. 分組 多層級(jí)的數(shù)據(jù)邏輯 導(dǎo)入英雄數(shù)據(jù)： 分組： 第一步：groupby霜医，拿到一個(gè)對(duì)象。 通過(guò)對(duì)象的groups的屬性可以拿到一個(gè)字典 第二步：將...

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1.plt顏色設(shè)置 常用的顏色： 2. Seaborn顏色設(shè)置 調(diào)色板：（1）sns.set_palette() (2) sns.color_palette() 一般用調(diào)色...

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知識(shí)點(diǎn) 1.置信水平 2. 1. 數(shù)據(jù)集下載 2. 以鳶尾花數(shù)據(jù)和泰坦尼克號(hào)為例 2.1 線型圖 iris = sns.load_dataset('iris')iris.h...

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1.集成學(xué)習(xí)原理 Bagging思想驳规，把強(qiáng)變?nèi)蹼攘玻黄鸪鲋饕猓镀被蚱骄鸸骸oosting思想医男，通過(guò)線性組合把弱變強(qiáng)。 2. Boosting實(shí)現(xiàn) 2.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)捻勉，KNN建模...

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1. 3種繪圖 pandas 和 seaborn 繪圖都是基于 matplotlib的 變化趨勢(shì)用線性圖镀梭，對(duì)應(yīng)關(guān)系用散點(diǎn)圖，大小比較用條形圖踱启，數(shù)據(jù)分布用直方圖报账，數(shù)據(jù)組成用餅圖...

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1. stacking 功能：模型融合 bagging 和 boosting基于同一個(gè)算法研底。stacking不受方法限制，可以把不同的方法封裝成1個(gè)投票器透罢，一起工作榜晦。 2.實(shí)...

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1. KMeans原理 使用歐式距離，相似的事物的距離測(cè)量更短羽圃，不相似的距離更長(zhǎng)乾胶。 分類(lèi)和聚類(lèi)的區(qū)別 兩者的目標(biāo)不一樣，操作對(duì)象不一樣分類(lèi)：拿到點(diǎn)朽寞，進(jìn)行類(lèi)別的劃分识窿，屬于哪個(gè)類(lèi)...

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1.聚類(lèi)分析 2.聚類(lèi)的基本使用 2.1 思路 1.生成有2個(gè)特征，分布有3個(gè)中心的假數(shù)據(jù)2.用散點(diǎn)圖展示3.訓(xùn)練預(yù)測(cè)并展示 2.2 實(shí)現(xiàn) 2.2.1導(dǎo)包 import nu...

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1.圖例繪制 2種方法 導(dǎo)入各包： 2.展示吸煙者和不吸煙者的平均消費(fèi)賬單 注： ci 是置信水平的意思愁憔，在此處只能設(shè)置95腕扶，即置信水平為95% 孽拷，對(duì)應(yīng)接近2倍的標(biāo)準(zhǔn)差吨掌。 1...

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1.圖形種類(lèi) seaborn 常用 基于matplotlib, 解決分組問(wèn)題∨。【橫軸膜宋，縱軸，數(shù)據(jù)集】往往畫(huà)的聚合指標(biāo)圖像barplot() 條形圖scatterplot(...

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1.知識(shí)點(diǎn) 2.實(shí)現(xiàn) 2.1 導(dǎo)包和讀取數(shù)據(jù)集 import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,...

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1.知識(shí)點(diǎn) 2.實(shí)現(xiàn) 2.1 導(dǎo)包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierimport seaborn as snsi...

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1. 多輸出問(wèn)題 多個(gè)y值秋茫，y也為VSM結(jié)構(gòu) from sklearn.tree import DecisionTreeRegressorX(VSM) yX Y(VSM)...

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1. 數(shù)據(jù)集鳶尾花分析 2.用決策樹(shù)分析 2.1 導(dǎo)包 基于Cart樹(shù)的實(shí)現(xiàn) 只劃分二叉樹(shù) from sklearn.tree import DecisionTreeClas...

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1. 決策樹(shù) https://blog.csdn.net/dorisi_h_n_q/article/details/82787295[https://blog.csdn.ne...

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1. 知識(shí)點(diǎn) 所有字段都為離散的，犯罪是有原因的乃秀，因素和結(jié)果是有概率關(guān)系肛著。 2.實(shí)現(xiàn) 2.1導(dǎo)包 import numpy as npimport pandas as pdf...

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1.混淆矩陣 接受者操作特征（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）曲線是顯示分類(lèi)器真正率和假正率之間折中的?種圖形化?法跺讯，...